The CCTV, closed circuit television, system is the most popular method to monitor some specific area. The CCTV-based monitoring system is composed of a lot of cameras installed the areas, and monitors to display the vision through the cameras. However, these systems have limitations to prevent some problems or to cope with the problems promptly, because they can carry out only the function that shows us the analogue images of the cameras. Especially, urban transit service area is the space where many people crowd in all at the same time and the space is not only wide but also distributed sporadically. This paper presents the efficient plan for video-based monitoring system to monitor urban transit service area. To build the efficient monitoring system, it is necessary to devide the monitoring area to appropriate sectors that should be composed to be displayed at a time. If the proposed method is used to construct the video-based monitoring system, the operating officers in the urban transit have the more direct and real images.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.5
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pp.1065-1070
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2018
These days there are many researches on the vision based technology using deep learning. The lots of studies on the intelligent operation and maintenance for railway station system used technologies with vision analysis function. This paper analyzes the papers which studied the intelligent station system with vision analysis function for passengers and facilities monitoring, platform monitoring, fire monitoring, and effective operation and design. Also, this paper proposes research which uses the more powerful vision technology with deep-learning for smart railway station system.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.277-280
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2004
In recent die industry, web-based production control system is applied widely because of the improvement of IT technology. In result, many researches are published about remote monitoring at a long distance. The target of this study is to develop Die Discrimination System using web-based vision, and CAD API when client discriminates die in process at a long distance. Special feature of this system is to use 2D vision image and to match with DB. We can get discrimination result enough to want with short time and a little low precision in web-monitoring by development of this system.
Park, Jae-Hyung;Huynh, Thanh-Canh;Choi, Sang-Hoon;Kim, Jeong-Tae
Wind and Structures
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v.21
no.6
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pp.709-726
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2015
In this study, a novel vision-based bolt-loosening monitoring technique is proposed for bolted joints connecting tubular steel segments of the wind turbine tower (WTT) structure. Firstly, a bolt-loosening detection algorithm based on image processing techniques is developed. The algorithm consists of five steps: image acquisition, segmentation of each nut, line detection of each nut, nut angle estimation, and bolt-loosening detection. Secondly, experimental tests are conducted on a lab-scale bolted joint model under various bolt-loosening scenarios. The bolted joint model, which is consisted of a ring flange and 32 sets of bolt and nut, is used for simulating the real bolted joint connecting steel tower segments in the WTT. Finally, the feasibility of the proposed vision-based technique is evaluated by bolt-loosening monitoring in the lab-scale bolted joint model.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2010.06a
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pp.293-293
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2010
In this paper, we propose a stereo vision based monitoring concept for passenger's safety on railroad platform. In general, basic concept of stereo image processing technique uses the correlations between left and right images, and extracts additional distance information. It provides easy removal of ambient illumination changes, which has been difficult to achieve with conventional 2D based image processing technique. In the paper, we present developed stereo camera and stereo vision based detection algorithm in order to monitor possible accidents at platform area, and verified the detection performance of proposed system with experimental results.
Structural displacement is an important indicator for assessing structural safety. For structural displacement monitoring, vision-based displacement measurement systems have been widely developed; however, most systems estimate only 1 or 2-DOF translational displacement. To monitor the 6-DOF structural displacement with high accuracy, a vision-based displacement measurement system with a uniquely designed marker is proposed in this paper. The system is composed of a uniquely designed marker and a camera with a zooming capability, and relative translational and rotational displacement between the marker and the camera is estimated by finding a homography transformation. The novel marker is designed to make the system robust to measurement noise based on a sensitivity analysis of the conventional marker and it has been verified through Monte Carlo simulation results. The performance of the displacement estimation has been verified through two kinds of experimental tests; using a shaking table and a motorized stage. The results show that the system estimates the structural 6-DOF displacement, especially the translational displacement in Z-axis, with high accuracy in real time and is robust to measurement noise.
Kim, Soohee;Jeong, Youngwoo;Jeong, Yue Ri;Lee, Seung Eun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.639-641
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2022
With the increasing of aging population, a lot of researches on monitoring systems for solitary senior citizens are under study. In general, a monitoring system provides a monitoring service by computing the information of vision, sensors, and measurement values on a server. Design considering data security is essential because a risk of data leakage exists in the structure of the system employing the server. In this paper, we propose a intelligent monitoring system for solitary senior citizens with vision-based security architecture. The proposed system protects privacy by ensuring high security through an architecture that blocks communication between a camera module and a server by employing an edge AI module. The edge AI module was designed with Verilog HDL and verified by implementing on a Field Programmable Gate Array (FPGA). We tested our proposed system on 5,144 frame data and demonstrated that a dangerous detection signal is generated correctly when human motion is not detected for a certain period.
Currently most of the vision-based structural identification research focus either on structural input (vehicle location) estimation or on structural output (structural displacement and strain responses) estimation. The structural condition assessment at global level just with the vision-based structural output cannot give a normalized response irrespective of the type and/or load configurations of the vehicles. Combining the vision-based structural input and the structural output from non-contact sensors overcomes the disadvantage given above, while reducing cost, time, labor force including cable wiring work. In conventional traffic monitoring, sometimes traffic closure is essential for bridge structures, which may cause other severe problems such as traffic jams and accidents. In this study, a completely non-contact structural identification system is proposed, and the system mainly targets the identification of bridge unit influence line (UIL) under operational traffic. Both the structural input (vehicle location information) and output (displacement responses) are obtained by only using cameras and computer vision techniques. Multiple cameras are synchronized by audio signal pattern recognition. The proposed system is verified with a laboratory experiment on a scaled bridge model under a small moving truck load and a field application on a footbridge on campus under a moving golf cart load. The UILs are successfully identified in both bridge cases. The pedestrian loads are also estimated with the extracted UIL and the predicted weights of pedestrians are observed to be in acceptable ranges.
Kim, Hongjo;Park, Sungjae;Ha, Sooji;Kim, Hyoungkwan
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.333-335
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2015
A computer vision-based scene recognition algorithm is proposed for monitoring construction sites. The system analyzes images acquired from a surveillance camera to separate regions and classify them as building, ground, and hole. Mean shift image segmentation algorithm is tested for separating meaningful regions of construction site images. The system would benefit current monitoring practices in that information extracted from images could embrace an environmental context.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.32
no.6
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pp.989-996
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2008
Recently, a few types of fish-cage in open sea are researched. This fish-cage has to operate monitoring system for keeping an optimum living condition for fish. The most efficient monitoring system is WVMS(Wireless Vision Monitoring System) for fish-cage in open sea. WVMS should be able to transmit video signal and communicate with each controller. So. it needs to be based on WLAN(Wireless LAN) which has characteristic of higher transfer-rate, In this paper, we propose a structure of WVMS using WLAN equipments for maritime environment and prove its effectiveness. We present the propagation loss model of WVMS's communication channel. measured by field test, and discuss its validity compared with the predictive value based on the Friss propagation model and Plane earth reflection model. We present the number of frames that is received from WLAN modem connecting with underwater-camera in field test spots. As a result, we confirmed that proposed WVMS is suitable for maritime environment and it is possible to be applied to fish-cage in open sea on 'seogwipo'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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