Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.10
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pp.47-57
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2024
This paper proposes a system to efficiently manage delays caused by unmanaged and congested queues in crowded environments. Such queues not only cause inconvenience but also pose safety risks. Existing systems, relying on single-camera feeds, are inadequate for complex scenarios requiring multiple cameras. To address this, we developed a multi-vision long queue detection system that integrates multiple vision algorithms to accurately detect various types of queues. The algorithm processes real-time video data from multiple cameras, stitching overlapping segments into a single panoramic image. By combining object detection, tracking, and position variation analysis, the system recognizes long queues in crowded environments. The algorithm was validated with 96% accuracy and a 92% F1-score across diverse settings.
This paper presents the Projection Moire method using a line scan camera. The high resolution feature of a line scan camera makes it possible to scan an image quickly, thus enabling a much quicker 3D profile. This method uses a high resolution line scan camera making it possible to scan an image at high speed simultaneously measuring the 3D profile of a large FOV. When using a high resolution scan camera, a full FOV is scanned, thus requiring just one movement of a projection grating. As a result, the number of grating movements is reduced drastically. The end result is a faster and more accurate 3D measurement. Moving the grating too quickly causes vibration in the imaging system, which will normally be required to apply a stitching technique when using an area scan camera. However the technique is not required when using a line scan camera. Compared with the previous techniques, it has the advantages of simple hardware without moving mechanical parts - single exposure for obtaining three-dimensional information. A method using a high resolution line scan camera can be used in mass production to measure the bump height of wafers or the bump height of package substrates.
License plate recognition camera is dedicated device designed for acquiring images of the target vehicle for recognizing letters and numbers in a license plate. Mostly, it is used as a part of the system combined with server and image analysis module rather than as a single use. However, building a system for vehicle license plate recognition is costly because it is required to construct a facility with a server providing the management and analysis of the captured images and an image analysis module providing the extraction of numbers and characters and recognition of the vehicle's plate. In this study, we would like to develop an embedded type convergent camera (Edge Base) which can expand the function of the camera to not only the license plate recognition but also the security CCTV function together and to perform two functions within the camera. This embedded type convergence camera equipped with a high resolution 4K IP camera for clear image acquisition and fast data transmission extracted license plate area by applying YOLO, a deep learning software for multi object recognition based on open source neural network algorithm and detected number and characters of the plate and verified the detection accuracy and recognition accuracy and confirmed that this camera can perform CCTV security function and vehicle number plate recognition function successfully.
Kim, Jong-Hwan;Kim, Eung-Nam;Jun, Byung-Dug;K., Sugiyama
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.1
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pp.683-692
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2009
On-site remote sensing technique by using single lens reflex(SLR) digital camera will be expected as the useful tool for the vegetation measurement field such as a crop growth management, the monitoring of revegetation slope and the evaluation of environment. We reviewed the availability of the vegetation measurement using a digital camera which is sailed for general-purpose. As a result, we could analysis relationship with the illuminance of image plane and incidence energy of multitemporal observation images by doing gamma correction and exposure compensation. And also, we proposed the model formulas for the correction of influences of capturing angle and illuminance. In addition, we obtained high correlation of normalized difference vegetation index(NDVI) between digital camera and spectral photometer.
This paper introduces the HD 3DTV camera and 3DTV receiver that are compatible with the ATSC HDTV broadcasting system. The developed 3DTV camera is based on stereoscopic techniques, and it has control function to control both left and right zoom lens simultaneously and to control the vergence. Moreover, in order to control the vergence manually and to eliminate the synchronization problem of the both images, the 3DTV camera has the 3DTV video multiplexing function to combine the left and right images into the single image. The developed 3DTV signal, and it has the various analog/digital interfaces. The performance of the developed system is confirmed by shooting the selected soccer game in 2002 FIFA KOREA/JAPANTM World Cup and by broadcasting the match. The HD 3DTV camera and receiver will be applied to the 3DTV industries such as 3D movie, 3D game, 3D image processing, 3DTV broadcasting system, and so on.
With the consistent development of the 3D application technique, visuals are available at more realistic quality and are utilized in many applications like game. In particular, interacting with 3D objects in virtual environments, 3D graphics have led to a substantial development in the augmented reality. This study proposes a 3D user interface to control objects in 3D space through virtual two-view method using only one camera. To do so, homography matrix including transformation information between arbitrary two positions of camera is calculated and 3D coordinates are reconstructed by employing the 2D hand coordinates derived from the single camera, homography matrix and projection matrix of camera. This method will result in more accurate and quick 3D information. This approach may be advantageous with respect to the reduced amount of calculation needed for using one camera rather than two and may be effective at the same time for real-time processes while it is economically efficient.
Digital Image Correlation is a well-established method for displacements, strains and shape measurements of engineering objects. Stereo-camera 3D Digital Image Correlation (3D-DIC) systems have been developed to match the specific requirements for measurements posed by material and mechanical industries. Although DIC method provides the capabilities of scaling a field-of-view(FOV), dimensions of Geotechnical structure objects in many cases are too big to be measured with DIC based on a single camera pair. It can be the most important issue with applying 3D DIC to the measurement of Geotechnical structures. In this paper, We were present stereo vision conditions in a 3D DIC system that can be measured for large FOV(30×20m) and high precisions(z-displacement 0.5mm) of the ground objects with Stereo-camera DIC systems.
Lee, Hun;Kim, Chul Hong;Lee, Tae-Jae;Cho, Dong-Il Dan
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.10
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pp.833-838
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2016
This paper presents a performance evaluation of various feature-initialization algorithms for forward-viewing mono-camera based simultaneous localization and mapping (SLAM), specifically in indoor environments. For mono-camera based SLAM, the position of feature points cannot be known from a single view; therefore, it should be estimated from a feature initialization method using multiple viewpoint measurements. The accuracy of the feature initialization method directly affects the accuracy of the SLAM system. In this study, four different feature initialization algorithms are evaluated in simulations, including linear triangulation; depth parameterized, linear triangulation; weighted nearest point triangulation; and particle filter based depth estimation algorithms. In the simulation, the virtual feature positions are estimated when the virtual robot, containing a virtual forward-viewing mono-camera, moves forward. The results show that the linear triangulation method provides the best results in terms of feature-position estimation accuracy and computational speed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.661-664
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2009
Recently, intelligent surveillance camera systems are needed popularly. However, current researches are focussed on improvement of a single module rather than implementation of an integrated system. In this paper, we implemented a moving wireless surveillance camera system which is composed of face detection, and using motion sensor. In our implementation, we used a camera module from SHARP, a pair of wireless video transmission module from ECOM, body of moving robot used for A4WD1 Combo kit for RC, a pair of ZigBee RF wireless transmission module from ROBOBLOCK, and a motion sensor module (AMN14111) from PANASONIC. We used OpenCV library for face dection and MFC for implement software. We identified real-time operations of face detection, PTT control, and motion sensor detecton. Thus, the implemented system will be useful for the applications of remote control, human detection, and using motion sensor.
This paper focuses on to improving object detection performance using the camera and LiDAR on autonomous vehicle platforms by fusing detected objects from individual sensors through a late fusion approach. In the case of object detection using camera sensor, YOLOv3 model was employed as a one-stage detection process. Furthermore, the distance estimation of the detected objects is based on the formulations of Perspective matrix. On the other hand, the object detection using LiDAR is based on K-means clustering method. The camera and LiDAR calibration was carried out by PnP-Ransac in order to calculate the rotation and translation matrix between two sensors. For Sensor fusion, intersection over union(IoU) on the image plane with respective to the distance and angle on world coordinate were estimated. Additionally, all the three attributes i.e; IoU, distance and angle were fused using logistic regression. The performance evaluation in the sensor fusion scenario has shown an effective 5% improvement in object detection performance compared to the usage of single sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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