Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.544-546
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1998
컴퓨터 비젼은 많은 계산을 요구하는 작업으로 구조적인 계산작업(low-level vision)과 비구조적 계산작업(high-level vision)을 가지고 실시간 처리를 요구한다. 이러한 점에서 비젼 작업의 병렬처리와 그것들의 구현에 대한 스케쥴링 schemes이 본 논문에서 중요시 된다. 그리고 PVM이 동작하는 저가의 네트워크로 연결된 워크스테이션 클러스터상에서 구현될 알고리즘을 구현하고 제안된 아이디어는 실용적인 예 (eye location from image sequence)를 들어서 보였다. 차세대의 멀티미디어 환경은 이러한 고성능의 컴퓨팅 플랫폼을 사용하리라 기대된다.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.893-903
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2022
Recently, computer vision (CV)-based safety monitoring (i.e., object detection) system has been widely researched in the construction industry. Sufficient and high-quality data collection is required to detect objects accurately. Such data collection is significant for detecting small objects or images from different camera angles. Although several previous studies proposed novel data augmentation and synthetic data generation approaches, it is still not thoroughly addressed (i.e., limited accuracy) in the dynamic construction work environment. In this study, we proposed a game engine-driven synthetic data generation model to enhance the accuracy of the CV-based object detection model, mainly targeting small objects. In the virtual 3D environment, we generated synthetic data to complement training images by altering the virtual camera angles. The main contribution of this paper is to confirm whether synthetic data generated in the game engine can improve the accuracy of the CV-based object detection model.
This paper presents a gas measurement system for deciding hole positions on a PU middle-sole mold from computed gas amount. The optimal number of holes and their positions on the shoe mold are decided from statistical experiment results to overcome the problem of excessive expenses in gas vent exchange. This paper also describes a gas vent exchange mechanism using computer vision system. The gas hole detecting process is based on computer vision algorithms represented as a simple Pattern Matching. The experimental result showed us that the system was useful to calculate the number of holes and their positions on the shoes mold.
Automatic Vision Inspection (AVI) systems automatically detect defect features and measure their sizes via camera vision. It has been populated because of the accuracy and consistency in terms of QC (Quality Control) of inspection processes. Also, it is important to predict the performance of an AVI to meet customer's specification in advance. AVI are usually suffered from false negative and positives. It can be overcome by providing extra information such as 3D depth information. Stereo vision processing has been popular for depth extraction of the 3D images from 2D images. However, stereo vision methods usually take long time to process. In this paper, retro optical system using reflectors is proposed and experimented to overcome the problem. The optical system extracts the depth without special SW processes. The vision sensor and optical components such as illumination and depth detecting module are integrated as a unit. The depth information can be extracted on real-time basis and utilized and can improve the performance of an AVI system.
Various techniques have been proposed for detection and tracking of targets in order to develop a real-world computer vision system, e.g., visual surveillance systems, intelligent transport systems (ITSs), and so forth. Especially, the idea of distributed vision system is required to realize these techniques in a wide-spread area. In this paper, we develop a ubiquitous vision system for location-awareness of multiple targets. Here, each vision sensor that the system is composed of can perform exact segmentation for a target by color and motion information, and visual tracking for multiple targets in real-time. We construct the ubiquitous vision system as the multiagent system by regarding each vision sensor as the agent (the vision agent). Therefore, we solve matching problem for the identity of a target as handover by protocol-based approach. We propose the identified contract net (ICN) protocol for the approach. The ICN protocol not only is independent of the number of vision agents but also doesn't need calibration between vision agents. Therefore, the ICN protocol raises speed, scalability, and modularity of the system. We adapt the ICN protocol in our ubiquitous vision system that we construct in order to make an experiment. Our ubiquitous vision system shows us reliable results and the ICN protocol is successfully operated through several experiments.
Kim, Dohyun;Kang, Jungho;Kim, Tae Woo;Pan, Yi;Park, Jong Hyuk
Journal of Information Processing Systems
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v.17
no.1
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pp.151-162
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2021
Quantum information has passed the theoretical research period and has entered the realization step for its application to the information and communications technology (ICT) sector. Currently, quantum information has the advantage of being safer and faster than conventional digital computers. Thus, a lot of research is being done. The amount of big data that one needs to deal with is expected to grow exponentially. It is also a new business model that can change the landscape of the existing computing. Just as the IT sector has faced many challenges in the past, we need to be prepared for change brought about by Quantum. We would like to look at studies on quantum communication, quantum sensing, and quantum computing based on quantum information and see the technology levels of each country and company. Based on this, we present the vision and challenge for quantum information in the future. Our work is significant since the time for first-time study challengers is reduced by discussing the fundamentals of quantum information and summarizing the current situation.
Over the last decades, deep neural networks have demonstrated significant success in various tasks. To address the special vision task, choosing a hot network as backbone to extract feature is a common way in both research and industry project. However, the choice of backbone usually requires the expert experience and affects the performance of the classification task. In this work, we propose a novel idea to support backbone decision-making by exploring the feature attribution and weights distribution of hidden layers from various backbones. We first analyze the visualization of feature maps on different size object and different depth layers to observe learning ability. Then, we compared the variance of weights and feature in last three layers. Based on analysis of the feature and wights, we summarize the traits and commonalities of existing networks.
Kim, Se Jin;Byun, Ki Hun;Won, In Su;Kwon, Jang Woo
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.2
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pp.140-152
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2017
This Paper is for A study of sensor fusion using Radar sensor and Vision sensor in moving object detection. Radar sensor has some problems to detect object. When the sensor moves by wind or that kind of thing, it can happen to detect wrong object like building or tress. And vision sensor is very useful for all area. And it is also used so much. but there are some weakness that is influenced easily by the light of the area, shaking of the sensor device, and weather and so on. So in this paper I want to suggest to fuse these sensor to detect object. Each sensor can fill the other's weakness, so this kind of sensor fusion makes object detection much powerful.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.2
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pp.127-132
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2019
In this paper, we propose a visual inspection method of automotive parts for injection molding to improve the appearance quality and productivity of automotive parts. Exterior inspection of existing injection molding automobile parts was generally done by manual sampling inspection by human. First, we applied the edge-tolerance vision inspection algorithm ([1] - [4]) for vision inspection of electronic components (TFT-LCD and PCB) And we propose a new visual inspection method to overcome the problem. In the proposed visual inspection, the inspection images of the parts to be inspected are aligned on the basis of the reference image of good quality. Then, after partial adaptive binarization, the binary block matching algorithm is used to compare the good binary image and the test binary image. We verified the effectiveness of the edge-tolerance vision check algorithm and the proposed appearance vision test method through various comparative experiments using actual developed equipment.
Low-cost microcomputer systems can be assembled which possess computing power, color display, memory, and storage capacity approximately equal to graphic workstactions. A low-cost, flexible, and user-friendly IBM/PC/XT/AT based image processing system has been developed and named as KMIPS(KAIST (Korea Advanced Institute of Science & Technology) Map and Image Processing Station). It can be easily utilized by the resource managers who are not computer specialists. This system can: * directly access Landsat MSS and TM, SPOT, NOAA AVHRR, MOS-1 satellite imagery and other imagery from different sources via magnetic tape drive connected with IBM/PC; * extract image up to 1024 line by 1024 column and display it up to 480 line by 672 column with 512 colors simultaneously available; * digitize photographs using a frame grabber subsystem(512 by 512 picture elements); * perform a variety of image analyses, GIS and terrain analyses, and display functions; and * generate map and hard copies to the various scales. All raster data input to the microcomputer system is geographically referenced to the topographic map series in any rater cell size selected by the user. This map oriented, georeferenced approach of this system enables user to create a very accurately registered(.+-.1 picture element), multivariable, multitemporal data sets which can be subsequently subsequently subjected to various analyses and display functions.
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