'Visual segment surface' means a surface that extends from the missed approach point of non precision approaches (or the decision altitude location for approaches with vertical guidance and precision approaches) to the threshold to facilitate the identification of and protection from obstacles in this visual segment of the approach. Validation is the necessary final quality assurance step in the procedure design process, prior to publication. The purpose of validation is the verification of all obstacle and navigation data, and assessment of flyability of the procedure. This paper shows how to apply the protection for the visual segment of the approach procedure, and the results of the validation for visual segment surface conducted at an airport.
Stance is defined as any state in which the total mass of the body is supported by the feet. In order to maintain stance, the sum of gravito-inertial forces acting on the body must be registered by equal and opposite forces at the region of contact between the organism and the support surface. Balance is controlled by applying forces to the surface of support so as to maintain the body's center of mass vertically above the feet. for a muIti-segment organism, there can be a variety of ways in which balance can be controlled, since movements of different body segments can have similar effects on the control of balance. In general, the organism tends to have a body configuration that is aligned with gravito-inertial force when there are no external forces acting on it. If any segments of the body are not aligned with gravito-inertial force vector, a torque on that segment would tend to move the body's center of mass. The maintenance of postural stability is accomplished in humans by a complex neural control system. This requires organizing integrating and acting upon visual, vestibular, and somatosensory input, providing orientation information to the postural control system. The information necessary to control and coordinate movement is provided by the visual sense of eye position with respect to the surrounding surface layout, the vestibular sense of head orientation in the gravito-inertial space, and the somatic sense of body segment position relative to one another and to the support surface. In this study, perception and action capability was examined from various points of view. The underlying assumption of the study was that the change of postural configuration could be effected by organism, environment and task goal.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4763-4775
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2020
This research aims to develop a deep learning-based method that automatically detects and segments the defects on railroad surfaces to reduce the cost of visual inspection of the railroad. We developed our segmentation model by modifying a fully convolutional network model [1], a well-known segmentation model used for machine learning, to detect and segment railroad surface defects. The data used in this research are images of the railroad surface with one or more defect regions. Railroad images were cropped to a suitable size, considering the long height and relatively narrow width of the images. They were also normalized based on the variance and mean of the data images. Using these images, the suggested model was trained to segment the defect regions. The proposed method showed promising results in the segmentation of defects. We consider that the proposed method can facilitate decision-making about railroad maintenance, and potentially be applied for other analyses.
본 시각 검사시스템은 전자 부품과 같이 잘 형성된 표면 재료에 널리 사용되고 있다. 반사 능력이 나쁜 재료의 경우, 시각 검사시스템이 도입될 때 많은 문제점이 발생한다. 혼합 생산 라인에서 진위의 모델을 알 수 없을 때 저 반사비와 많은 노이즈에도 잘 작동할, 강인한 시각 검사시스템을 개발하였다. 유형을 인식하기 위하여 k-means를 이용한 작업물 인식 기법이 제안되었다. 인식 유형에 기반하여 active contour라는 노이즈에 강인한 분할 기법이 영상에서 특징을 분할하는데 응용되었다. 오차 변화를 조정하는데 Kalman 필터가 사용되었다. 자동시각 검사시스템의 실험은 프로젝터를 이용한 수작업 측정의 정확도 수준을 보여준다.
본 논문에서는 랜드마트 정보 없이 장해물의 위치 정도 지도만 주어졌을 때 스테레오 시작(stereo vision)을 가진 이동로봇이 관측위치와 조명의 변화에도 강인한 시각 특징을 랜드마크로써 추출하는 수법을 제안한다. 장해물의편평한 면사에서 보다 안쪽영역에 존재하는 특징이 관측위치의 변화에 영향을 덜 받기 때문에 안쪽 영역에 존재하는 수직선 세그먼트(vertical line segment) 특징을 랜드마크로 선택한다. 그러나 선택된 특징에서는 로봇의 이동과 관측이 오차에 의해 불확실성(uncertainty)이 포함되어 있기 때문에 추정해야만 한다. 이를 위해 영역기반 스테레오 정합과 특징기반 스테레오 정합법을 이용하여 정합된 특징을 선택하고 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter)를 이용여 선택된 특징의 위치, 길이를 추정하여 랜드마크로써 등록한다. 실내 이동환경에서의 실험을 통해 제안된 수법의 유용성을 보인다.
In this paper, we present a 3D visualization method of medical image on PC. Using morphological method, we used to segment 2D medical images (X-ray CT, MRI). Presented method is treating in some detail two operations : dilation and erosion. Also known as an isosurface, using a constant density surface make a target organ in 3D. In the whole procedure for visualization. The medical images are implemented by using Visual C++ 5.0 in activeX and IDL(interactive data language) under PC environment.
Monitoring water surface has become one of the most prominent areas of research in addressing environmental challenges.Accurate and automated detection of watersurface in remote sensing imagesis crucial for disaster prevention, urban planning, and water resource management, particularly for a country where water plays a vital role in human life. However, achieving precise detection poses challenges. Previous studies have explored different approaches,such as analyzing water indexes, like normalized difference water index (NDWI) derived from satellite imagery's visible or infrared bands and using k-means clustering analysis to identify land cover patterns and segment regions based on similar attributes. Nonetheless, challenges persist, notably distinguishing between waterspectralsignatures and cloud shadow or terrain shadow. In thisstudy, our objective is to enhance the precision of water surface detection by constructing a comprehensive water database (DB) using existing digital and land cover maps. This database serves as an initial assumption for automated water index analysis. We utilized 1:5,000 and 1:25,000 digital maps of Korea to extract water surface, specifically rivers, lakes, and reservoirs. Additionally, the 1:50,000 and 1:5,000 land cover maps of Korea aided in the extraction process. Our research demonstrates the effectiveness of utilizing a water DB product as our first approach for efficient water surface extraction from satellite images, complemented by our second and third approachesinvolving NDWI analysis and k-means analysis. The image segmentation and binary mask methods were employed for image analysis during the water extraction process. To evaluate the accuracy of our approach, we conducted two assessments using reference and ground truth data that we made during this research. Visual interpretation involved comparing our results with the global surface water (GSW) mask 60 m resolution, revealing significant improvements in quality and resolution. Additionally, accuracy assessment measures, including an overall accuracy of 90% and kappa values exceeding 0.8, further support the efficacy of our methodology. In conclusion, thisstudy'sresults demonstrate enhanced extraction quality and resolution. Through comprehensive assessment, our approach proves effective in achieving high accuracy in delineating watersurfaces from satellite images.
In NCW(Network Centric Warfare) environment, mobile nodes communicate through wireless link. But wireless link provides limited networking performance due to signal interferences or mobility of nodes. So it is quite challenge to acquire enough networking resources and use the resources efficiently. In this paper, we have proposed a P2P based tactical information sharing system which provides satisfactory visual information playout for mobile nodes(i.e., military personnel, vehicle,..) in NCW environment. Our proposed system consists of two components. One is caching-enabled switch which stores tactical information segments at its internal storage and then transports them to mobile nodes when require. Another is centralized scheduling algorithm which exploits networking resources more efficiently. To validate performance of proposed system, we performed series of experiments in wireless network testbed. Results show improved performance in terms of segment-missing ratio, networking resources usage, sharing time, and number of simultaneous playout mobile nodes with acceptable playout continuity(i.e., over 95%).
삼차원 볼륨 영상으로부터 대상 물체를 분할하는 것은 가시화 또는 볼륨 측정을 위해서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 볼륨 가시화를 위해 널리 사용되는 르보이 필터링 방법을 개선하여 물체의 표면을 검출하는 방법을 제시한다. 그리고 형태학적 연산자를 이용하여 완전히 닫힌 표면을 생성하고 볼륨 확장 알고리즘에 의해 물체를 선택적으로 분할한다. 제시된 방법은 합성된 삼차원 구 영상과 심혈관 조영영상에 적용되었다. 이 방법을 합성된 구 영상을 사용하여 기존의 브로이 필터링과 정량적으로 비교한 결과 제시한 방법이 복셀 오차면에서 더 우수하였다. 또한 심혈관 영상을 사용하여 시각적으로 비교한 결과 역시 제시한 방법이 더 정확하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 삼차원 영상처리에서 자주 함께 사용되는 분할, 가시화, 측정을 쉽게 연계할 수 있기 때문에 볼륨 영상의 분할을 위해 매우 효고적이다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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