광강도형 광섬유 진동센서를 이용한 구조물의 진동감지 및 판에서의 충격위치 검출에 관한 연구가 수행되었다. 광섬유 진동센서는 유리 모세관의 내부에 광섬유의 클래딩 부분이 서로 마주보게 하여 제작되며 그 중 한 쪽은 외팔보 형태이다. 진동이 센서에 가해지면 센서 내부의 외팔보가 진동하게 되고 그에 따라 맞은편 광섬유로 전해지는 빛의 강도가 변화하게 된다. 진동감지 실험을 위해 광섬유 진동센서를 복합재료 보의 표면에 부착하고 자유 진동 및 강제 진동에 대한 신호를 취득하였다. 충격 위치 검출에 관한 실험은 아크릴 판에 대하여 알려진 위치에 네 개의 센서를 표면에 부착하고 진동의 도달 시간을 FFT를 이용하여 측정하였다. 충격위치는 이러한 시간차이를 이용하여 계산되어졌다. 광섬유 진동센서는 상용센서인 갭센서와 동일하게 구조물의 진동을 감지하였으며 판에서의 충격위치를 비교적 정확히 측정하였다.
광섬유센서를 이용한 복합적층판의 피로손상 감지 및 진동측정, 그리고 스틸 보에 대한 충격위치 검출에 관한 연구가 수행되었다. 피로과정중의 신호는 복합재료 내에 삽입된 광섬유와 표면에 부착한 광강도형 광섬유센서, 그리고 스트레인게이지로부터 동시에 측정되었다. 진동감지 실험은 복합재료 보의 표면에 광섬유센서를 부착하여 자유진동 및 강제진동 신호를 취득하였다. 충격위치 검출에 관한 실험에서 충격위치는 충격에 의해 발생된 구조물의 진동이 두 센서에 도달하는 시간의 차를 이용하여 구할 수 있다. 광강도형 광섬유센서를 이용하여 반복 피로 신호를 잘 취득할 수 있었으며 스트레인게이지에 비하여 피로저항성이 우수함이 확인되었다. 광섬유센서는 갭센서와 동일하게 진동신호를 감지하였고 구조물에 가해진 충격위치를 비교적 정확히 검출할 수 있었다.
LiDAR systems are usually incorporated a laser scanner and GPS/INS modules with a digital aerial camera. LiDAR point clouds and digital aerial images acquired by the systems provide complementary spatial information on the ground. In addition, some of laser scanners provide intensity, radiometric information on the surface of the earth. Since the intensity is unnecessary of registration and provides the radiometric information at a certain wavelength on the location of LiDAR point, it can be a valuable ancillary information but it does not deliver sufficient radiometric information compared with digital images. This study utilize the LiDAR points as ground control points (GCPs) to adjust exterior orientations(EOs) of the stereo images. It is difficult to find exact point of LiDAR corresponding to conjugate points in stereo images, but this study used intensity of LiDAR as an ancillary data to find the GCPs. The LiDAR points were successfully used to adjust EOs of stereo aerial images, therefore, successfully provided the prerequisite for the precise registration of the two data sets from the LiDAR systems.
In this Paper, We use Maximum-Intensity Projection(MIP) algorithms. Maximum-Intensity Projection algorithms currently used for construction of magnetic resonance angiograms. The blood flow in a volume of interest is represented by bright intensities in the MR data volume. The flow within the vasculature shows up in the projections plane. By relating the intensities of the pixel to their location in the slice, the total number of pixels considered for the projection plane was reduced, thus saving calculation time. The algorithm was written in visual C++.
In order to obtain basic data for the prediction of railway noise propagation, the noise radiation characteristics (source position, radiation directivity, etc) of trains were measured by using the sound intensity method. The measurements were performed at a side of railway by setting an intensity-probe array. As the measurement results, it was found that rolling noise due to interaction between wheel and rail and motor noise radiation from the lower part of train are dominant. The location of main sound sources can be described as being at the height of 0.1m in the center line of track, and the radiation directivity in the cross section of actually running trains are presented as a dipole source.
In this paper, a SAR-despeck1ing approach of adaptive iteration based a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and a Gibbs random field (GRF) for image texture is proposed for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. The iterative approach based on MRF is very effective for the inner areas of regions in the observed scene, but may result in yielding false reconstruction around the boundaries due to using wrong information of adjacent regions with different characteristics. The proposed method suggests an adaptive approach using variable parameters depending on the location of reconstructed area, that is, how near to the boundary. The proximity of boundary is estimated by the statistics based on edge value, standard deviation, entropy, and the 4th moment of intensity distribution.
Lee, Jae Gu;Kim, Jin;Lee, Seon Woo;Ko, Young Woong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1162-1179
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2017
In this paper, we propose indoor location tracking method using RSSI(Received Signal Strength Indicator) value received from BLE(Bluetooth Low Energy) beacon. Due to the influence of various external environmental factors, it is very difficult to improve the accuracy in indoor location tracking. In order to solve this problem, we propose a novel method of reducing the noise generated in the external environment by using a double Gaussian filter. In addition, the value of the RSSI signal generated in the BLE beacon is different for each device. In this study, we propose a method to allocate additional weights in order to compensate the intensity of signal generated in each device. This makes it possible to improve the accuracy of indoor location tracking using beacons. The experiment results show that the proposed method effectively decrease the RSSI deviation and increase location accuracy. In order to verify the usefulness of this study, we compared the Kalman filter algorithm which is widely used in signal processing. We further performed additional experiments for application area for indoor location service and find that the proposed scheme is useful for BLE-based indoor location service.
Lim Kang Mo;Lee Se Yeun;Shin Chang Hoon;Kim Yoon Ho;Lee Joo Shin
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.810-813
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2004
In this paper, a background initialization for video surveillance proposed. The proposed algorithm is that the background images are sampled n frames during ${\Delta}t$ All Sampling frames are divided by $M{\times}N$ size block every frame. Average values of pixels for same location block of the sampling frames during ${\Delta}t$t are taken. then the maximum intensity $\alpha$ and the minimun intensity $\beta$ is obtained, respecticely. The intial by $M{\times}N$ size block, then average intensity $\eta$ of pixels for the block is obtained. If the average intensity $\eta$ is out of the initial range of the background image, it is decided the moving object image, and if the average intensity $\eta$ is included in the initial range of the background image. it is decided the background image. To examine the propriety of the proposed algorithm in this paper, the accuracy and robustness evaluation results for human and car in the indoor and outdoor enviroment. the error rate of the proposed method is less than the existing methods and the extraction rate of the proposed method is better than the existing methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.166-179
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2021
Recently, with the development of technology, computer vision research based on the human visual system has been actively conducted. Saliency maps have been used to highlight areas that are visually interesting within the image, but they can suffer from low performance due to external factors, such as an indistinct background or light source. In this study, existing color, brightness, and contrast feature maps are subjected to multiple shape and orientation filters and then connected to a fully connected layer to determine pixel intensities within the image based on location-based weights. The proposed method demonstrates better performance in separating the background from the area of interest in terms of color and brightness in the presence of external elements and noise. Location-based weight normalization is also effective in removing pixels with high intensity that are outside of the image or in non-interest regions. Our proposed method also demonstrates that multi-filter normalization can be processed faster using parallel processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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