Improving current pasture productivity by precision management requires practical tools to collect site specific pasture biomass data. Recent developments in unmanned aerial vehicle (UAV) technology provide cost effective and real time applications for site specific data collection. For the mapping of herbage biomass (BM) on a hill pasture, we tested a UAV system with digital cameras (visible and near-infrared (NIR) camera). The field measurements were conducted on the grazing hill pasture at Hanwoo Improvement Office, Seosan City, Chungcheongnam-do Province, Korea on May 17 and June 27, 2014. Plant samples were obtained from 28 sites. A UAV system was used to obtain aerial photos from a height of approximately 50 m (approximately 30 cm spatial resolution). Normalized digital number (DN) values of Red and NIR channels were extracted from the aerial photos and a normalized differential vegetation index using DN ($NDVI_{dn}$) was calculated. The results show that the correlation coefficient between BM and $NDVI_{dn}$ was 0.88. For the precision management of hilly grazing pastures, UAV monitoring systems can be a quick and cost effective tool to obtain site-specific herbage BM data.
The objective of this study was to monitor and evaluate the schooling characteristics, including the distribution density (volume backscattering strength) and acoustic size (target strength), of commercially valuable species swimming in response to artificial reefs installed at Suyeong Man, Busan, Korea. Fish aggregations at two artificial reef areas and at a nearby natural rocky reef habitat were recorded and analyzed using a 70 kHz split-beam echo sounder and 330 kHz side-scan sonar from August to September, 2006. An underwater CCTV camera system was also used to observe marine organisms in physical contact with and swimming very close to artificial reefs. During the acoustic observations at three reef sites, useful information about schooling characteristics of fish aggregations responding to artificial reefs were obtained, but more trials are needed to confirm significant differences in schooling behavior and geographical distributions in areas containing natural reef structures and artificial reefs.
This paper presents a scalable multiple camera collaboration strategy for active tracking applications in large areas. The proposed approach is based on distributed mechanism but emulates the master-slave mechanism. The master and slave cameras are not designated but adaptively determined depending on the object dynamic and density distribution. Moreover, the number of cameras emulating the master is not fixed. The collaboration among the cameras utilizes global and local sectors in which the visual correspondences among different cameras are determined. The proposed method combines the local information to construct the global information for emulating the master-slave operations. Based on the global information, the load balancing of active tracking operations is performed to maximize active tracking coverage of the highly dynamic objects. The dynamics of all objects visible in the local camera views are estimated for effective coverage scheduling of the cameras. The active tracking synchronization timing information is chosen to maximize the overall monitoring time for general surveillance operations while minimizing the active tracking miss. The real-time simulation result demonstrates the effectiveness of the proposed method.
To reduce the secondary damage caused by leakage accidents in plant piping systems, a constant surveillance system is necessary. To ensure leaks are promptly addressed, the surveillance system should be able to detect not only the leak itself, but also the location of the leak. Recently, research to develop new methods has been conducted using cameras to detect leakage and to estimate the location of leakage. However, existing methods solely estimate whether a leak exists or not, or only provide two-dimensional coordinates of the leakage location. In this paper, a method using multiple cameras to detect leakage and estimate the three-dimensional coordinates of the leakage location is presented. Leakage is detected by each camera using MADI(Moving Average Differential Image) and histogram analysis. The two-dimensional leakage location is estimated using the detected leakage area. The three-dimensional leakage location is subsequently estimated based on the two-dimensional leakage location. To achieve this, the coordinates (x, z) for the leakage are calculated for a horizontal section (XZ plane) in the monitoring area. Then, the y-coordinate of leakage is calculated using a vertical section from each camera. The method proposed in this paper could accurately estimate the three-dimensional location of a leak using multiple cameras.
In aerospace and energy engineering, the reconstruction of three-dimensional (3D) temperature distributions is crucial. Traditional methods like algebraic iterative reconstruction and filtered back-projection depend on voxel division for resolution. Our algorithm, blending deep learning with computer graphics rendering, converts 2D projections into light rays for uniform sampling, using a fully connected neural network to depict the 3D temperature field. Although effective in capturing internal details, it demands multiple cameras for varied angle projections, increasing cost and computational needs. We assess the impact of camera number on reconstruction accuracy and efficiency, conducting butane-flame simulations with different camera setups (6 to 18 cameras). The results show improved accuracy with more cameras, with 12 cameras achieving optimal computational efficiency (1.263) and low error rates. Verification experiments with 9, 12, and 15 cameras, using thermocouples, confirm that the 12-camera setup as the best, balancing efficiency and accuracy. This offers a feasible, cost-effective solution for real-world applications like engine testing and environmental monitoring, improving accuracy and resource management in temperature measurement.
In case that limited resources can be mobilized, non-structural countermeasures such as 'monitoring using Information and Communication Technology might be one of solutions to mitigate disaster risks. Having established the monitoring system, operational and maintenance costs to maximize the effectiveness might trouble the authority concerned or duty attendant who is in charge. In this respect, "Guerrilla Sensor" would be very cost effective because of the inherent mobility characteristic. The sensor device with the IRIS camera and GPS (Global Positioning System) equipped, is basically battery-operated and communicates with WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access). It has a strong advantage of capabilities for 'Disaster Response' with immediate and prompt action on the spot, making the best use of IoT (Internet of Things), especially with the mobile web. This paper will explain how the sensor system works in real-time GIS (Geographic Information System) pinpointing the exact location of the abnormal movement/ground displacement and notifying the registered users via SMS (Short Message Service). Real time monitoring with early warning and evaluation of current situations with LBS (Location Based Service), live image and data information can help to reduce the disaster impact. Installation of Guerrilla sensor for a real site application at Gimcheon, South Korea is also reported.
International journal of advanced smart convergence
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제2권1호
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pp.1-5
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2013
This study proposes a remote monitoring of patients and emergency notification system with a camera and pulse wave sensor for U-Healthcare. The proposed system is a server client model based U-Healthcare system which consists of wireless clients that have micro-controller, embedded-board for patient status monitoring and a remote management server. The remote management server observes the change of pulse wave data individually in real-time sent from the clients that is to be remote-monitored based on the pulse wave data stored by users and divides them into caution section and emergency section. When the pulse wave data of a user enters an emergency situation, the administrator can make a decision based on the real-time image information and pulse rate variability. When the status of the monitored patient enters the emergency section, the proposed U-healthcare system notifies the administrator and relevant institutions. An experiment was conducted to demonstrate the pulse wave recognition of the proposed system.
Scour means the erosion of bed material by flow change when a bridge is constructed in a stream. Scour is one of the critical factors of a bridge failure. There are several methods for the monitoring of scour near bridge foundations; Sounding rods, Magnetic sliding collar System, Sonar system, underwater camera system and so on. In general, Sonar system is preferred due to its convenience and good accuracy. In this study, the new scour monitoring system was developed using profiling sonar sensor. The new system can measure a line profile of a seabed and has small size due to the effectively designed data logger. The performance of the new scour monitoring system was evaluated at a bridge pier in tidal environment. The measured local scour depths were discussed with the result of the empirical formulas; CSU, Froehlich, Laursen and Neill.
본 논문에서는 기존의 유선 인터넷 환경에 모바일을 이용한 무선 인터넷 환경을 접목하여 작업자가 언제 어디서든지 자신의 모바일 기기를 이용하여 자신이 관리하는 장비에 대한 이상 유ㆍ무를 파악하고 고장 발생시 개인의 모바일을 이용하여 응급조처를 취할 수 있는 기능을 제공하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 각 단위공장의 설비로부터 출력되는 고장신호를 RF 무선전송 방식을 이용해 각 단위공장에 설치된 로컬서버의 시리얼 포트를 통해 전송한다. 또한 각각의 로컬서버에 수집된 고장정보는 TCP/IP 통신 프로토콜을 이용해 메인 호스트 서버로 전송되게 했다. 또한 현장에 설치된 네트웍 카메라를 통해서 현장 장비에 대한 영상을 메인서버의 웹 화면상으로 전송되도록 하여 원격 모니터링이 가능하게 했다. 메인서버는 모바일 기기를 이용해 외부와 인터페이스가 가능하다.
Although the object detection accuracy with a single image has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the detection accuracy for pig monitoring is challenged by occlusion problems due to a complex structure of a pig room such as food facility. These detection difficulties with a single image can be mitigated by using a video data. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment with a static camera. That is, by using both image processing and deep learning techniques, we can recognize a complex structure of a pig room and this information of the pig room can be utilized for improving the detection accuracy of pigs in the monitored pig room. Furthermore, we reduce the execution time overhead by applying a pruning technique for real-time video monitoring on an embedded board. Based on the experiment results with a video data set obtained from a commercial pig farm, we confirmed that the pigs could be detected more accurately in real-time, even on an embedded board.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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