In recent years, with the development of automobile technology, smart system technology that assists safe driving has been developed. A camera is installed on the front and rear of the vehicle as well as on the left and right sides to detect and warn of collision risks and hazards. Beyond the technology of simple black-box recording via cameras, we are developing intelligent systems that combine various computer vision technologies. However, most related studies have been developed to optimize performance in laboratory-like environments that do not take environmental factors such as weather into account. In this paper, we propose a method to detect object by restoring visibility in image with degraded image due to weather factors such as fog. First, the image quality degradation such as fog is detected in a single image, and the image quality is improved by restoring using an intermediate value filter. Then, we used an adaptive feature extraction method that removes unnecessary elements such as noise from the improved image and uses it to recognize objects with only the necessary features. In the proposed method, it is shown that more feature points are extracted than the feature points of the region of interest in the improved image.
Zoom lenses are now starting to be applied to mobile-phone cameras as well. A zoom lens applied to a mobile-phone camera is mainly used to capture images in the telephoto range. Such an optical system has a long focal length, similar to that of a high-magnification zoom optical system, so the position of the imaging device also shifts significantly, due to manufacturing errors of the lenses and mechanical parts. In the past, the positional shift of the imaging device was corrected by moving the first lens group and the total optical system, but this paper confirms that the position of the imaging device can be corrected by selecting any two moving lens groups. However, it is found that more distance must be secured in the front and rear of a moving lens group for this purpose.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.465-468
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2014
The image processing device sold by the market, which increases the comfort of the driver Around-View of the camera. This system while driving or when parked, came about to prevent accidents caused by driver error or disable the visibility of the system. However, it did not spread widely to the driver due to the problem of the high installation cost and complex installation process from the system for easy operation. Due to problems such as first, expensive equipment and second, the development environment is difficult and third, inconvenient installation process, it is not out because of the prohibitively high cost burden and difficult development environment, programmers and operators. I think if this is solved even one problem of this system would be able to access the user are a little more affordable. In this paper The AVM(Around-View Monitoring) system is proposed, the two problems that minimize expensive equipment, the installation process is inconvenient problem of the three aforementioned systems. Solved the problem caused by a lot of the cost by using low-cost USB device, and a rear camera. Was developed to facilitate the installation is possible by considering the inconvenient installation. Reducing the price paid by consumers because of the system.
PURPOSES : This study is to develop a automate road mapping system using ARASEO(Automated Road Analysis and Safety Evaluation TOol) for road management. METHODS : The road survey van named ARASEO(Automated Road Analysis and Safety Evaluation TOol) was used to generate highway drawings for Korea National Road number 37 automatically. In order to generate the highway drawings for purpose of road management, it is required to acquired the information for highway alignment, road width and road facilities such as safety barrier and road sign. Therefore the survey van acquired and analyzed the road width, median and guardrail data using rear side laser sensor of ARASEO and recognized the traffic control sign and chevron sign using foreside camera images. Also the highway alignment which is the basic information for highway drawing can be analyzed by acquisition the every 1m positional and attitude data using GPU and IMU sensor and developed algorithm. Finally, in this research the CAD based drawing software was developed to draw highway drawing using the analysis result from ARASEO. RESULTS : This study showed the comparison result of the surveyed road width and drawing data. To make the drawing of the road, we made the Autocad ARX program witch run in CAD menu interface. CONCLUSIONS : Using this program we can create the road center line, every 500m horizontal and vertical ground plan drawing automatically.
Lee Tae-Hoon;Song Dae-Yong;Ko Won-Il;Kim Ho-Dong;Jeong Ki-Jeong;Park Seong-Won
Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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2005.06a
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pp.426-427
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2005
Advanced Spent Fuel Conditioning Process (ACP) is a pyrochemical process in which the spent fuel of PWR is transformed into the uranic metal ingot. Through this process, which has been developed in KAERI since 1998, the radioactivity, the radiotoxicity, the heat and the volume of the PWR spent fuel are reduced by a quarter of the original. To demonstrate a lab-scale process and extract the data for the later pilot-scale process, a demonstration facility of ACP (ACPF) is under construction and the lab-scale demonstration is slated for 2006. To establish the safeguardability of ACPF, a safeguards system including a neutron counter based on non-destructive assay, which is named as ACP Safeguards Neutron Counter (ASNC), the ACP Safeguards Surveillance System (ASSS) which consists of two neutron monitors and five IAEA cameras, and Laser Induced Breakdown System (LIBS) have been developed and are ready to be installed at ACPF. The target materials of ACP to assay with ASNC are categorized into three types among which the first is the uranic metal ingot, the second is the salt waste and the last is $UO_2$ and $U_{3}O_8$ powders, rod cuts and hulls. The Pu content of process nuclear materials can be accounted with ASNC. The ASSS is integrated in the ACP Intelligent Surveillance Software (AISS) in which the IAEA camera images and background signals at the rear doors of ACPF are displayed. The composition of special nuclear materials of ACP can be measured with LIBS which can be a supporting measurement tool for ASNC. The conceptual picture of safeguards system of ACPF is shown in Fig. 1.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.11
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pp.2765-2770
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2014
Rear view cameras which help to park or to drive backward has been distributed through after-market, but it is inconvenient because they do not provide views of left, right and front sides. Around view monitoring(AVM) systems which can monitor around vehicle at a glance have been developed and equipped by vehicle vendor but systematic studies on these systems is lack. While the AVM system which equipped on Infiniti cars of Nissan is adequate to monitor around vehicle at a glance, it has disadvantages that additional cabling because of using analog cables is required and image quality is lowered due to EMI/EMC intervention. The around view monitoring system implemented in this paper has advantages that there are no EMI/EMC problems because of using optical network and that cabling is simple because of using plug-and-play ways. Additionally, an advantage of MOST150 network is that camera nodes and display node can be easily installed in the form of plug-and-play.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.3
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pp.332-336
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2010
There are so many successful applications to image processing systems in industries. In this study we propose a position detection system for used oil filter by using a line laser. We have been done on the development of line laser as interaction devices. A camera captures images of a display surface of a used oil filter and then a laser beam location is extracted from the captured image. This image is processed and used as a cursor position. We also discuss an algorithm that can distinguish the front part and rear part. In particular we present a robust and efficient linear detection algorithm that allows us to use our system under a variety lighting conditions, and allows us to reduce the amount of image parsing required to find a laser position by an order of magnitude.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.5
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pp.1001-1010
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2021
Normal people are not deeply aware of their dependence on sight when eating. However, since the visually impaired do not know what kind of food is on the table, the assistant next to them holds the blind spoon and explains the position of the food in a clockwise direction, front and rear, left and right, etc. In this paper, we describe the development of a meal assistance system that recognizes each food image and announces the name of the food by voice when a visually impaired person looks at their table using a smartphone camera. This system extracts the food on which the spoon is placed through the YOLO model that has learned the image of food and tableware (spoon), recognizes what the food is, and notifies it by voice. Through this system, it is expected that the visually impaired will be able to eat without the help of a meal assistant, thereby increasing their self-reliance and satisfaction.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.421-424
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2014
Currently, car black box, and CCTV products, such as image processing are prevalent on the market giving convenience to users.In particular, the black box of the driver driving a vehicle accident that occurred at the time to help identify the cause of the accident is gaining. Black box, the front or rear of the vehicle can check the image only. Because of the angle of view of the driver's vision or the black box can not determine a non-scene. In order to solve this problem by a more advanced system, the black box AVM (Around-View Monitoring) systems have been developed. AVM system to the vehicle's top-view images obtained before and after, left and right of the image, ie, $360^{\circ}$ image of the vehicle can be secured. AVM system must be installed on the vehicle, a desktop that you can acquire images Cling conditions. In this paper, we propose an Android-based tablet using the AVM system of the vehicle can achieve a $360^{\circ}$ image you want to design the system.
In this paper, an adaptive license plate recognition system which detects and recognizes license plate at real-time by using projected plane convolution and Decision Tree Classifier is proposed. And it was tested in circumstances which presence of complex background. Generally, in expressway tollgate or gateway of parking lots, it is very difficult to detect and segment license plate because of size, entry angle and noisy problem of vehicles due to CCD camera and road environment. In the proposed algorithm, we suggested to extract license plate candidate region after going through image acquisition process with inputted real-time image, and then to compensate license size as well as gradient of vehicle with change of vehicle entry position. The proposed algorithm can exactly detect license plate using accumulated edge, projected convolution and chain code labeling method. And it also segments letter of license plate using adaptive binary method. And then, it recognizes license plate letter by applying hybrid pattern vector method. Experimental results show that the proposed algorithm can recognize the front and rear direction license plate at real-time in the presence of complex background environments. Accordingly license plate detection rate displayed $98.8\%$ and $96.5\%$ successive rate respectively. And also, from the segmented letters, it shows $97.3\%$ and $96\%$ successive recognition rate respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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