Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.12
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pp.17-25
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2017
In this paper, we have implemented a low-cost mobile robot supporting the person tracking by detection using RGB-D cameras and ROS(Robot Operating System) framework. The mobile robot was developed based on the Kobuki mobile base equipped with 2's Kinect devices and a high performance controller. One kinect device was used to detect and track the single person among people in the constrained working area by combining point cloud data filtering & clustering, HOG classifier and Kalman Filter-based estimation successively, and the other to perform the SLAM-based navigation supported in ROS framework. In performance evaluation, the person tracking by detection was proved to be robustly executed in real-time, and the navigation function showed the accuracy with the mean distance error being lower than 50mm. The mobile robot implemented has a significance in using the open-source based, general-purpose and low-cost approach.
A new algorithm was developed to interpret joint orientations from a pair of images of the rock slope to overcome the limitation of photographing direction as in the parallel stereophotogrammetric system and to maximize the range of image measurement. This algorithm can be regarded as a modified multistage convergent photographing system. To determine camera parameters in the perspective projection equation that are the major elements in the photogrammetric technique, a new concept was developed by using three ground control points and single ground guide point. This method could be considered to be very simple when compared with other existing methods which use a number of ground control points and complicated analysis processes.
Initial flame development and propagation were visualized under different fuel injection timings to relate the initial flame development to the engine stability in a port injection SI engine. Experiments were performed in an optical single cylinder engine modified from a production engine and images were captured through the quartz window mounted in the piston by an intensified CCD camera. Stratification state was controlled by varying injection timing. Under each injection condition, the flame images were captured at the pre-set crank angles. These were averaged and processed to characterize the flame. The flame stability was estimated by the weighted average of flame area, luminosity, and standard deviation of flame area. Results show that stratification state according to injection timing did not affect on the direction of flame propagation. The flame development and the initial flame stability are strongly dependent on the stratified conditions and the initial flame stability governs the engine stability and lean misfire limit.
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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1998.10a
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pp.166-174
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1998
The distribution of oil film thickness in piston were measured by induced fluorescence method. A Xe lamp was used as light source. Coumarine-6 was mixed with oil as the fluorescent dye. Fluorescent signal which is proportional to the oil film thickness was acquired by CCD camera and transmitted to the personal computer as video signal. In order to solve the problem of measurement system, irregular distribution and unstability of light intensity, as well as to know the relationship between the oil film thickness and output signal, three different calibration techniques were used. Motoring and firing tests were performed in a single cylinder research engine with transparent liner. By analyzing the oil film thickness converted from the photographed image, it was observed that each of three piston rings scrapes the oil both upward and downward and oil film thickness is not uniform horizontally at a given piston land. The amount of oil in each land was considerably affected by the engine load. It is thought that the blow-by gas blows the oil down to the crankcase.
Red dusty Active Galactic Nuclei (AGNs) are suspected to mid-stage between ULIRG and AGN phase. As well as, they are suspected that they have more than 50% of AGN population. To understand character of red AGN, Black Hole (BH) mass of red AGN is a key property and haven't measured by existing method such as reverberation mapping and single epoch method. So we still don't know their character and properties clearly. To estimate properties of red AGNs escape from effect of dust-obscuration, we have obtained Near InfraRed (NIR) spectra of 31 reverberation mapped AGNs and 49 Palomar-Green(PG) Quasi-Stellar Object (QSO) using the infrared camera (IRC) for AKARI with unique wavelength range 2.5-$5.0{\mu}m$. From this spectra, we measured the FWHM and luminosity of brackett ${\alpha}$, ${\beta}$ at 4.0, 2.6 micron meter for deriving new BH mass estimators based on the properties of Brackett line emission.
The choice of the motion features influences the result of the human action recognition method directly. Many factors often influence the single feature differently, such as appearance of the human body, environment and video camera. So the accuracy of action recognition is restricted. On the bases of studying the representation and recognition of human actions, and giving fully consideration to the advantages and disadvantages of different features, the Dense Trajectories(DT) algorithm is a very classic algorithm in the field of behavior recognition feature extraction, but there are some defects in the use of optical flow images. In this paper, we will use the improved Dense Trajectories(iDT) algorithm to optimize and extract the optical flow features in the movement of human action, then we will combined with Support Vector Machine methods to identify human behavior, and use the image in the KTH database for training and testing.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.133-139
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2013
This paper proposes a vision-based indoor localization method for autonomous vehicles. A single upward-facing digital camera was mounted on an autonomous vehicle and used as a vision sensor to identify artificial landmarks and any natural corner features. An interest point detector was used to find the natural features. Using an optical flow detection algorithm, information related to the direction and vehicle translation was defined. This information was used to track the vehicle movements. Random noise related to uneven light disrupted the calculation of the vehicle translation. Thus, to estimate the vehicle translation, a Kalman filter was used to calculate the vehicle position. These algorithms were tested on a vehicle in a real environment. The image processing method could recognize the landmarks precisely, while the Kalman filter algorithm could estimate the vehicle's position accurately. The experimental results confirmed that the proposed approaches can be implemented in practical situations.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.20
no.4
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pp.357-366
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2015
We review recent research results on coupled line cameras (CLC) as a new geometric tool to reconstruct a scene quadrilateral from image quadrilaterals. Coupled line cameras were first developed as a camera calibration tool based on geometric insight on the perspective projection of a scene rectangle to an image plane. Since CLC comprehensively describes the relevant projective structure in a single image with a set of simple algebraic equations, it is also useful as a geometric reconstruction tool, which is an important topic in 3D computer vision. In this paper we first introduce fundamentals of CLC with reals examples. Then, we cover the related works to optimize the initial solution, to extend for the general quadrilaterals, and to apply for cuboidal reconstruction.
단일 카메라로 회전하는 물체의 영상을 획득한 후, 그 영상을 분석하여 3차원으로 복구하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 물체의 회전과 단 하나의 카메라를 이용하는 방법이기에 기존의 스테레오 영상을 이용하는 방법에 비해 차이를 둘 수 있다. 회전하는 물체에는 회전축과 동일한 방향의 스캔라인을 형성시키고, 이 스캔라인을 적절한 측면에서 하나의 카메라를 이용해 영상으로 획득하여 스캔라인의 굴곡과 이 스캔라인에 인접한 화소의 컬러 정보를 이용하여 3차원의 물체를 재건한다. 이 방법은 3차원의 정보를 얻음에 있어 물체의 회전에 의존하기에 한 방향에서 얻어진 두 스테레오 영상의 정합과 각 방향에서 얻어진 영상을 정합 시킬 때 발생될 수 있는 스테레오 비전의 오류를 피할 수 있다.
The shape of small or curved object is usually reconstructed using a single camera by moving its lens position to find a sequence of the focused images. Most conventional methods have used a window with fixed shape to test the focus measure, which resulted in a deterioration of accuracy. To solve this problem, this paper proposes a new approach of using a shape adaptive window. It estimates the shape of the object at every step and applies the same shape of window to calculate the focus measure. Focus measure is based on the variance of the pixels inside the window. This paper includes the experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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