The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1113-1116
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2009
The attempt to use a 3D model each field such as design, structure, construction, facilities, and estimation in the construction project has recently increased more and more while BIM (Building Information Modeling) that manages the process of generating and managing building data has risen during life cycle of a construction project. While the 2D Drawing based work of each field is achieved in the already existing construction project, the BIM based construction project aims at accomplishing 3D model based work of each field efficiently. Accordingly, the solution that fits 3D model based work of each field and supports plans in order to efficiently accomplish the relevant work is demanded. The estimation, one of the fields of the construction project, has applied BIM to calculate quantity and cost of the building materials used to construction works after taking off building quantity information from the 3D model by a item for a Quantity Take-off grouping the materials relevant to a 3D object. A 3D based estimation program has been commonly used in abroad advanced countries using BIM. The program can only calculate quantity related to one 3D object. In other words, it doesn't support the take-off process considering quantity of a contiguous object. In case of temporary materials used in the frame construction, there are instances where quantity is different by the contiguous object. For example, the formwork of the temporary materials quantity is changed by dimensions of the contiguous object because formwork of temporary materials goes through the quantity take-off process that deduces quantity of the connected object when different objects are connected. A worker can compulsorily adjust quantity so as to recognize the different object connected to the contiguous object and deduces quantity, but it mainly causes the confusion of work because it must complexly consider quantity of other materials related to the object besides. Therefore, this study is to propose the solution that automates the formwork 3D modeling to efficiently accomplish the quantity take-off of formwork by preventing the confusion of the work which is caused by the quantity deduction process between the contiguous object and the connected object.
Object detection methods based on background learning are widely used in video surveillance. However, when a car runs with headlights on, these methods are likely to detect the car region and the area illuminated by the headlights as one connected change region. This paper describes a method of separating the car region from the area illuminated by the headlights. First, we detect change regions with a background learning method, and extract blobs, connected components in the detected change region. If a blob is larger than the maximum object size, we extract candidate object regions from the blob by clustering the intensity histogram of the frame difference between the mean of background images and an input image. Finally, we compute the similarity between the mean of background images and the input image within each candidate region and select a candidate region with weak similarity as an object region.
A novel speckle-shifting ghost imaging (SSGI) technique is proposed in this paper. This method can effectively extract the edge of an unknown object without achieving its clear ghost image beforehand. However, owing to the imaging mechanism of SSGI, the imaging result generally contains serious noise. To solve the problem, we further propose a simple and effective method to remove noise from the speckle-shifting ghost image with a connected-region labeling (CRL) algorithm. In this method, two ghost images of an object are first generated according to SSGI. A threshold and the CRL are then used to remove noise from the imaging results in turn. This method can retrieve a high-quality image of an object with fewer measurements. Numerical simulations are carried out to verify the feasibility and effectiveness.
이동 객체 검출은 입력 영상에서 배경과 다른 전경 객체를 찾는 것을 말하는 것으로 지능 영상 감시, HCI, 객체 기반 영상 압축 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 필요한 과정이다. 기존의 이동 객체 검출 알고리즘은 상당한 계산량을 요구하여 다채널 영상 감시 응용, 또는 임베디드 시스템에서의 단일 채널의 실시간 응용에 사용하는 데 애로가 많다. 보다 정확한 이동 객체 검출을 위하여 필요한 과정인 전경 마스크 정정은 보통 열림, 닫힘 등의 모폴로지 연산을 통해 수행된다. 모폴로지 연산은 계산량이 적지 않고 게다가 프로세싱 방법이 달라 이동 객체 검출의 다음 단계인 연결 요소 레이블링 루틴과 동시에 처리되기 어렵다. 본 논문에서는 먼저 모폴로지 연산과는 달리 연결 요소 레이블링 루틴에서 사용되는 주변 픽셀 점검 과정을 활용한 전경 마스크 정정 알고리즘인 "주변 전경 픽셀 전파"을 고안하고, 이를 활용하여 전경 마스크 정정과 연결 요소 레이블링이 동시에 수행될 수 있는 이동 객체 검출 방법을 제안한다. 실험을 통해, 제안된 이동 객체 검출 방법이 기존의 모폴로지 연산을 사용한 방법 보다 정확하게 이동 객체를 검출하였으며, 대상 실험 영상 프레임 및 비디오에 대해서는 최소 4배 이상 신속하게 처리됨을 확인하였다.
A spatial augmented reality (SAR) system enables a virtual image to be projected onto the surface of a real-world object and the user to intuitively control the image using a tangible interface. However, occlusions frequently occur, such as a sudden change in the lighting environment or the generation of obstacles. We propose a robust object tracker based on a multithreaded system, which can track an object robustly through occlusions. Our multithreaded tracker is divided into two threads: the detection thread detects distinctive features in a frame-to-frame manner, and the tracking thread tracks features periodically using an optical-flow-based tracking method. Consequently, although the speed of the detection thread is considerably slow, we achieve real-time performance owing to the multithreaded configuration. Moreover, the proposed outlier filtering automatically updates a random sample consensus distance threshold for eliminating outliers according to environmental changes. Experimental results show that our approach tracks an object robustly in real-time in an SAR environment where there are frequent occlusions occurring from augmented projection images.
This paper presents a new method for reconstructing 3 dimensional object model using a zoom camera. The proposed method uses zoom images to find the distance(D) between camera and object. Also the method uses images obtained around the object to find an $angle(\theta)$ between two connected planes of the object. With the D and $\theta,$ we can reconstruct the real sized 3-D model of object with less errors without stereo camera or rangefinder.
본 논문은 GPU(Graphics Processing Unit) 에서 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 실시간으로 객체를 분할하는 방법을 소개한다. 최근에 감시 시스템, 오브젝트 추적, 모션 분석 등의 많은 응용 프로그램들은 실시간 처리가 요구된다. 이러한 단계의 선행부분인 객체 분할 기법은 기존 CPU 기반의 시스템으로는 실시간 처리에 제약이 발생한다. NVIDIA에서는 Parallel Processing for General Computation 을 위해 그래픽 하드웨어 제약을 개선한 CUDA platform을 제공하고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 단계에 대표적인 적응적 가우시안 혼합 배경 모델링(Adaptive Gaussian Mixture Background Modeling) 알고리즘과 Classification 기법으로 사용되는 CCL (Connected Component Labeling) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문은 2.4GHz를 갖는 Core2 Quad 프로세서와 비교하여 평가하였고 그 결과 3~4배 이상의 성능향상을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 네트워크 CCTV와 스마트 단말기를 연동한 이동체 추적 시스템을 소개한다. 긴급 상황 발생 시 신고자의 단말기는 GPS 위치 정보를 획득하고 이를 중앙 서버로 전송한다. 중앙 서버는 신고자 위치를 위험지역으로 저장하고 신고자 촬영이 가능한 CCTV를 선택하여 추적촬영 명령을 한다. 동시에 보호자 및 유관기관에 신고자의 CCTV영상을 전송하여 신속한 대처를 할 수 있게 한다. 신고자가 주변 및 목적지의 위험 여부를 알고 싶을 때 중앙 서버에서 위험지역 정보를 알려줌으로써 신고자 스스로 안전을 도모할 수 있도록 한다.
커넥티드카는 연결성이 주요 요소로서 항시 LTE나 5G 무선이동통신에 의한 인터넷 접속이 가능하여 인포테인먼트 기능 구현에 있어 새로운 개념의 스마트PC 하드웨어 및 서버의 음성인식 엔진을 이용한 디지털 가상비서의 소프트웨어 설계 방법을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 음성인식 기술에 기반한 커넥티드카 인포테인먼트 시스템 구현을 위하여 스마트 오토PC의 하드웨어 및 GENIVI 플랫폼에서의 소프트웨어 구조와 필요한 기능 등을 제시한다. 또한 객체지향 분석 방법을 이용하여 사용자 요구사항 분석, 플로우차트 및 화면 설계를 보여줌으로 효과적인 커넥티드카 인포테인먼트 소프트웨어 분석 및 설계 방법을 제시하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2893-2912
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2013
The design of geometrically invariant watermarking is one of the most challenging work in digital image watermarking research area. To achieve the robustness to geometrical attacks, the inherent characteristic of an image is usually used. In this paper, a geometrically invariant image watermarking scheme using connected objects and gravity center is proposed. First, the gray-scale image is converted into the binary one, and the connected objects according to the connectedness of binary image are obtained, then the coordinates of these connected objects are mapped to the gray-scale image, and the gravity centers of those bigger objects are chosen as the feature points for watermark embedding. After that, the line between each gravity center and the center of the whole image is rotated an angle to form a sector, and finally the same version of watermark is embedded into these sectors. Because the image connectedness is topologically invariant to geometrical attacks such as scaling and rotation, and the gravity center of the connected object as feature points is very stable, the watermark synchronization is realized successfully under the geometrical distortion. The proposed scheme can extract the watermark information without using the original image or template. The simulation results show the proposed scheme has a good invisibility for watermarking application, and stronger robustness than previous feature-based watermarking schemes against geometrical attacks such as rotation, scaling and cropping, and can also resist common image processing operations including JPEG compression, adding noise, median filtering, and histogram equalization, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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