Most researches in WSN-based parking management system used wireless sensors to monitor the events in a car parking area. However, the problem of car collisions in car parks was not discussed by previous researches. The car position details over time are vital in analyzing a collision event. This paper proposes a collision verification method to detect and to analyze the collision event in the parking area, and then notifies car owners. The detection uses the information from motion sensors for comprehensive details of position and direction of a moving car, and the verification processes an object tracking technique with a fast OBB intersection test. The performance tests show that the location technique is more accurate with additional sensors and the OBB collision test is faster compared to a normal OBB intersection test.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.3
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pp.198-205
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2005
In this paper, we proposed a new algorithm for the separation of fetal ECG from single channel abdominal ECG. The algorithm consists of a stage of demixing vector calculation for initial signal and a stage of fetal beat detection for the rest of signal. The demixing vector was obtained by applying independent component analysis technique to projected signals into time-frequency domain. For the test of this algorithm, simulation signals, De Lathauwer's data and some measured data, which was acquired from 8 healthy volunteers whose pregnant periods ranged from 22 weeks to 35 weeks and whose ages from 27 to 37, were used. For each data, the accuracy of fetal beat detection was $100\%$ and with the location of fetal beats, fetal heart rate variability and morphology could be offered. In conclusion, this proposed algorithm showed the possibility of fetal beat separation with a single channel abdominal ECG and it might be adopted to a fetal health monitoring system, by which a single channel abdominal ECG is acquired.
This paper proposes an efficient method of object identification and localization for image recognition. The new proposed algorithm utilizes correlogram back-projection in the YCbCr chromaticity components to handle the problem of sub-region querying. Utilizing similar spatial color information enables users to detect and locate primary location and candidate regions accurately, without the need for additional information about the number of objects. Comparing this proposed algorithm to existing methods, experimental results show that improvement of 21% was observed. These results reveal that color correlogram is markedly more effective than color histogram for this task. Main contribution of this paper is that a different way of treating color spaces and a histogram measure, which involves information on spatial color, are applied in object localization. This approach opens up new opportunities for object detection for the use in the area of interactive image and 2-D based augmented reality.
To improve the recovery rate of unlocated buried human remains in forensic investigations, there is scope to evaluate and develop techniques that are applicable to the Australian environment. I established controlled gravesites (comprising shallow buried kangaroos, pigs, and human cadavers) in South Australia, to allow the methodical testing of remote sensing equipment for the purpose of grave detection in forensic investigations. Eight-month-old pig graves are shown to provide more distinct identifying results using ground-penetrating radar when compared to four-year-old kangaroo graves. Two further aspects of this research are presented: information (obtained from a survey) relating to the police use of geophysical instruments for locating buried human remains, and the use of electrical resistivity for locating human remains buried in a coffin. The survey of Australian police jurisdictions, covering the period 1995-2000, showed that police searches for unlocated bodies have not successfully located human remains using any geophysical instruments (such as ground-penetrating radar, magnetometers, or electrical resistivity). Lower resistivity readings were found coincident with the 150-year-old single historical burial in a heavily excavated field, in a situation where its exact location was previously unknown.
Gravity method could be one of the most effective tool for evaluating the soundness of basement which is directly correlated with density and its variations. Moreover, Gravimeter is easy to handle and strong to electromagnetic noises. But, gravity anomaly due to the target structures in engineering and environmemtal applications are too small to detect, comparing to the external changes, such as, elevation, topography, and regional geological variations. Gravity method targeting these kinds of small anomaly sources with high precision usually called microgravity. Microgravimetry with precision and accuracy of few ${\mu}Gal$, can be achieved by the recent high-resolution gravimeter, careful field acquisition, and sophisticated processing, analysis, and interpretation routines. This paper describes the application of the microgravity, such as, density structure of a rock fill dam, detection of abandoned mine-shaft, detection and mapping of karstic cavities in limestone terrains, and time-lapse gravity for grout monitoring. The case studies show how the gravity anomalies detect the location of the targets and reveal the geologic structure by mapping density distributions and their variations.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.3
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pp.31-40
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2000
A robust scheme of locating and counting the number of vehicles m urban traffic scenes, a core component of vision-based traffic monitoring systems, is presented The method is based on the evidential reasoning, where vehicle evidences m the background subtraction Image are obtained by a new locally optimum thresholding, and the evidences are merged by three heuristic rules using the geometric constraints The locally optimum thresholding guarantees the separation of bright and dark evidences of vehicles even when the vehicles are overlapped or when the vehicles have similar color to the background Experimental results on diverse traffic scenes show that the detection performance is very robust to the operating conditions such as the camera location and the weather The method may be applied even when vehicle movement is not observed since a static Image IS processed without the use of frame difference.
The possibility of detecting a crack in L-shaped pipes filled with fluid based on measurement of transverse natural frequencies is examined. The problem is solved by representing the crack by a massless rotational spring, simulating the out-of-plane transverse vibration only without solving the coupled torsional vibration and using the transfer matrix method for solution of the governing equation. The theoretical solutions are verified by experiments. The cracks considered are external, circumferentially oriented and have straight front. Pipes made of aluminium and mild steel are tested with water as internal fluid. Crack size to pipe thickness ratio ranging from 0.20 to 0.57 and fluid (gauge) pressure in the range of 0 to 10 atmospheres are examined. The rotational spring stiffness is obtained by an inverse vibration analysis and deflection method. The details of the two methods are given. The results by the two methods are presented graphically and show good agreement. Crack locations are also determined by the inverse analysis. The maximum absolute error in the location is 13.80%. Experimentally determined variation of rotational spring stiffness with ratio of crack size to thickness is utilized to predict the crack sizes. The maximum absolute errors in prediction of crack size are 17.24% and 16.90% for aluminium and mild steel pipes respectively.
This paper presents a novel method based on sensitivity of structural response for identifying both the system parameters and input excitation force of a bridge. This method, referred to as "Adjoint Variable Method", is a sensitivity-based finite element model updating method. The computational cost of sensitivity analyses is the main concern associated with damage detection by these methods. The main advantage of proposed method is inclusion of an analytical method to augment the accuracy and speed of the solution. The reliable performance of the method to precisely indentify the location and intensity of all types of predetermined single, multiple and random damages over the whole domain of moving vehicle speed is shown. A comparison study is also carried out to demonstrate the relative effectiveness and upgraded performance of the proposed method in comparison to the similar ordinary sensitivity analysis methods. Moreover, various sources of error including the effects of noise and primary errors on the numerical stability of the proposed method are discussed.
Although shared memory parallel programs are designed to be deterministic both in their final results and intermediate states, the races that occur when different processes access a common memory location in an order not guaranteed by synchronization could result in unintended non-deterministic executions of the program. So, Detecting races, particularly first data races, is important for debugging explicit shared memory parallel programs. It is possible that all data races reported by other on-the-fly algorithms would disappear once the first races were removed. To detect races parallel programs with nested loops and inter-thread coordination, it must guarantee the order of synchronization operations in an execution instance. In this paper, we propose an improved restructuring method that guarantee ordering execution instance and preserve the semantics of original program. This method requires O(np) time and (s + up) space, where n is the number of total operations, s is the number of synchronization operations and p is the number of parallelism in the execution. Also, this method makes on-the-fly detection of parallel program with nested loops and inter-thread coordination more easily in space and time complexity.
This paper describes an image processing algorithm capable of recognizing road lanes by using a CDF(cumulative distribution function). The CDF is designed for the model function of road lanes. Based on the assumptions that there are no abrupt changes in the direction and location of road lanes and that the intensity of lane boundaries differs from that of the background, we formulated the CDF, which accumulates the edge magnitude for edge directions. The CDF has distinctive peak points at the vicinity of lane directions due to the directional and the positional continuities of a lane. To obtain lane-related information a scatter diagram was constructed by collecting edge pixels, of which the direction corresponds to the peak point of the CDF, then the principal axis-based line fitting was performed for the scatter diagram. Noises can cause many similar features to appear and to disappear in an image. Therefore, to reduce the noise effect a recursive estimator of the CDF was introduced, and also to prevent false alarms or miss detection a scene understanding index (DUI) was formulated by the statistical parameters of the CDF. The proposed algorithm has been implemented in real time on video data obtained from a test vehicle driven on a typical highway.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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