In CCTV environments, a lot of learning image data is required to monitor illegal dumping of garbage with a typical image-based object detection using deep learning method. In this paper, we propose a system to monitor unauthorized dumping of garbage by learning the articular points of the person using only a small number of images without immediate use of the image for deep learning. In experiment, the proposed system showed 74.97% of garbage dumping detection performance with only a relatively small amount of image data in CCTV environments.
Syed Muhammad Raza;Syed Ghazi Hassan;Syed Ali Hassan;Soo Young Shin
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권2호
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pp.109-120
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2024
Trash or garbage is one of the most dangerous health and environmental problems that affect pollution. Pollution affects nature, human life, and wildlife. In this paper, we propose modern solutions for cleaning the environment of trash pollution by enforcing strict action against people who dump trash inappropriately on streets, outside the home, and in unnecessary places. Artificial Intelligence (AI), especially Deep Learning (DL), has been used to automate and solve issues in the world. We availed this as an excellent opportunity to develop a system that identifies trash using a deep convolutional neural network (CNN). This paper proposes a real-time garbage identification system based on a deep CNN architecture with eight distinct classes for the training dataset. After identifying the garbage, the CCTV camera captures a video of the individual placing the trash in the incorrect location and sends an alert notice to the relevant authority.
비 휘발성 메모리를 할당받아 사용하기 위해서는 비 휘발성 메모리 전용의 가비지 수집 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위해 비 휘발성 메모리 할당 정보 관리용 메타데이터를 설계하였고 이를 Allocation Tree라고 명명하였다. 이 메타데이터는 검색 속도의 향상을 위해 트리 자료구조를 이용하여 구성되었고, 하나의 노드 안에는 할당 메모리 시작 주소와 저장소 ID 정보가 키-밸류 형태로 저장된다. 비 휘발성 메모리 공간이 부족하여 가용 공간이 70% 이하로 떨어지면 가비지 수집기가 작동되어 가비지 수집을 수행하게 되고 Allocation Tree와 사용자 데이터를 비교하여 가비지를 판정한다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 Persistent Heap기반의 메모리 할당 플랫폼인 'HEAPO'에서 구현하여 정상적으로 동작함을 증명하였다.
In this paper, we propose a new framework for detecting the unauthorized dumping of garbage in real-world surveillance camera. Although several action/behavior recognition methods have been investigated, these studies are hardly applicable to real-world scenarios because they are mainly focused on well-refined datasets. Because the dumping actions in the real-world take a variety of forms, building a new method to disclose the actions instead of exploiting previous approaches is a better strategy. We detected the dumping action by the change in relation between a person and the object being held by them. To find the person-held object of indefinite form, we used a background subtraction algorithm and human joint estimation. The person-held object was then tracked and the relation model between the joints and objects was built. Finally, the dumping action was detected through the voting-based decision module. In the experiments, we show the effectiveness of the proposed method by testing on real-world videos containing various dumping actions. In addition, the proposed framework is implemented in a real-time monitoring system through a fast online algorithm.
$\textbullet$ This report presents an implementation a set of reusable software components which use of fault-tolerance embedded controller for railway signalling systems. These components can be used in real-time applications without application reprogramming. $\textbullet$ This library runs under VxWorks operating system and is oriented on real-time embedded systems. The library includes fault detection, fault containment, checkpointing and recovery components. $\textbullet$ The library enables to support high-speed response to fault occurrence in application software. Garbage collector together with VxWorks Watchdog provides both dead tasks detection and useless resources removing to avoid an overflow. Control flow...
매니코어 기술에 힘입어 컴퓨터 하드웨어의 성능이 향상되고 있지만 그에 비례한 소프트웨어 성능 증가는 다소 미미한 실정이다. 함수형 언어는 병렬 프로그램의 성능을 향상시키는 대안 중 하나이다. 이러한 언어는 부수효과가 없는 순수한 수식을 통해 내재된 병렬성을 지원하기 때문이다. 함수형 언어인 Haskell은 모나드를 기반으로 하는 다양하고 쉬운 병렬 구조를 제공하기 때문에 병렬 프로그래밍에서 널리 사용된다. 하지만 Haskell로 작성된 병렬 프로그램의 성능 확장성은 코어 수가 증가함에 따라 변동이 큰 경향이 있다. 이는 프로그램 실행에 있어 가비지 컬렉션이 공간과 시간에 모두 영향을 미치는데 Haskell은 이러한 가비지 컬렉션을 사용하는 가상머신 위에서 실행되기 때문이라고 추정된다. 따라서 본 논문에서는 GC-Tune이라는 메모리 튜닝 도구를 사용하여 이 추정이 맞는지 검증하고 Haskell 병렬 프로그램의 성능 확장성을 높이는 방법을 모색한다. 병렬 Haskell 표절 검사 프로그램을 대상으로 실험한 결과 성능 확장성이 향상되었다. 특히 메모리 튜닝을 하지 않은 프로그램에 비해 속도 향상의 변동 범위가 39% 감소하였다.
한정된 정점과 인력 기반의 조사로 실제 국내 표착되는 해안 쓰레기의 총용량 추정이 어려운 우리나라의 해안 쓰레기 모니터링 방식 개선을 위해 비관리 해변에서 UAV(: Unmanned Aerial Vehicle) 이미지와 RT-DETR 모델을 기반으로 해안 쓰레기 탐지하고 현장 조사와의 비교 연구로 해안 쓰레기의 정량적 탐지 및 자연 해안선 기준 우리나라에 표착되는 전체 쓰레기 총용량 추정 가능성을 제시하였다. RT-DETR(: Realtime DEtection TRansformer) 모델 학습 결과 mAP@0.5는 0.894, mAP@0.5:0.95는 0.693의 정확도를 보였다. 모델을 비관리 해변에 적용한 전체 해안 쓰레기 개수에 대한 정확도는 72.9%로 나타났다. 본 연구와 비관리 해변에 대한 모니터링을 정의하는 관리지침 마련 연구가 동반된다면 우리나라에 표착되는 전체 해안 쓰레기의 총 용량 추정이 가능할 것으로 기대된다.
In wireless sensor networks, sensors have capabilities of sensing and wireless communication, computing power and collect data such as sound, movement, vibration. Sensors need to communicate wirelessly to send their sensing data to other sensors or the base station and so they are vulnerable to many attacks like garbage packet injection that cannot be prevented by using traditional cryptographic mechanisms. To defend against such attacks, a behavior-based attack detection is used in which some specialized monitoring nodes overhear the communications of their neighbors(normal nodes) to detect illegitimate behaviors. It is desirable that the total sensing area of normal nodes covered by monitoring nodes is as large as possible. The previous researches have focused on selecting the monitoring nodes so as to maximize the number of normal nodes(node coverage), which does not guarantee that the area sensed by the selected normal nodes is maximized. In this study, we have developed an algorithm for selecting the monitoring nodes needed to cover the maximum sensing area. We also have compared experimentally the covered sensing areas computed by our algorithm and the node coverage algorithm.
해양침적쓰레기는 유령어업으로 인한 폐어구들로 인해 많은 피해와 쓰레기 추정량 편차 증가 등의 문제를 일으키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 폐어구 사용량, 유통량, 유실량, 회수량에 대한 실태 파악을 위해 실시간 해양침적쓰레기 감지 인공지능 시스템을 구현하고, 성능 개선을 위한 방법에 대해 연구한다. 실시간 객체인식에 우수한 성능모델인 yolov5모델을 활용하여 시스템을 구현하였고, 성능개선 방법으로는 학습데이터의 '데이터 선별 과정'과 '클래스 세분화' 방법을 적용하였다. 결론적으로 비선별된 데이터셋과 클래스가 세분화된 데이터셋의 객체인식 결과보다 불필요한 데이터를 선별하거나 특징 및 용도에 따라 유사 항목을 세분화 하지 않은 데이터셋의 객체인식 결과는 해양침적쓰레기 인식에 개선된 결과를 보인다.
주변 환경을 감시하도록 구축된 센서 네트워크는 다양한 감지 작업을 수행하는 센서들로 구성되어 있으며 다양한 분야에서 적용되고 있다. 센서 네트워크는 가정 자동화, 화재감지 및 보안 분야 등기 다양한 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 적절한 기능을 가지는 센서의 개발과 적합한 응용을 위한 네트워크 구축이 활발하게 추진되고 있다. 본 논문에서는 작업자의 안전을 위협하는 요소가 많은 작업현장에 센서 네트워크를 구축하여 각종 설비 현황을 모니터링 하도록 시스템을 설계하고 구현한다. 작업환경을 모니터링 하는 센서는 온도, 습도 데이터를 수집하여 싱크 노드에게 전송하고, 싱크노드와 연결된 서버는 데이터를 수집하여 사용자 인터페이스를 통해 작업자에게 제공한다. 또한, 작업현장에서 발생하는 디지털 데이터는 작업의 효율성을 높일 수 있도록 센서네트워크를 경유하여 전달된다. 제안하는 센서 네트워크는 음식물 폐기업체에 적용되어 음식 폐기물의 온도와 습도를 모니터링하고 업체에 출입하는 트럭의 중량 정보를 전송하여 작업의 편의성을 증대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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