Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.1
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pp.1-7
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2016
ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) requires not only real-time robust lane detection, both straight and curved, but also predicting upcoming steering direction by detecting the curvature of lanes. In this paper, a curvature lane detection algorithm is proposed to enhance the accuracy and detection rate based on using inverse perspective images and Gaussian Mixture Model (GMM) to segment the lanes from the background under various illumination condition. To increase the speed and accuracy of the lane detection, this paper used template matching, RANSAC and proposed post processing method. Through experiments, it is validated that the proposed algorithm can detect both straight and curved lanes as well as predicting the upcoming direction with 92.95% of detection accuracy and 50fps speed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.4
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pp.131-143
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2012
In this paper, we propose a drowsy driver detection system with a novel eye state detection method that is adaptive to various vehicle environment such as glasses, light and so forth using SURF(Speed Up Robust Feature) which can extract quickly local features from images. Also the performance of eye state detection is improved as individual three eye-state templates of each driver can be made using Bayesian inference. The experimental results under various environment with average 98.1% and 96.1% detection rate in the daytime and at night respectively and those in the opened ZJU database with average 97.8% detection rate show that the proposed method outperforms the current state-of-the-art.
In this paper, we propose robust face and eye detection algorithm under changing environmental condition such as lighting and pose variations. Generally, the eye detection process is performed followed by face detection and variations in pose and lighting affects the detection performance. Therefore, we have explored face detection based on Modified Census Transform algorithm. The eye has dominant features in face area and is sensitive to lighting condition and eye glasses, etc. To address these issues, we propose a robust eye detection method based on Gabor transformation and Features from Accelerated Segment Test algorithms. Proposed algorithm presents 27.4ms in detection speed with 98.4% correct detection rate, and 36.3ms face detection speed with 96.4% correct detection rate for eye detection performance.
In this paper, a fast change detection is proposed for sequence image. The proposed method enhances the quality of the change detection mask and the speed of the change detection by combining block based method and pixel based method. Firstly, change regions are detected for 16 ${\times}$ 16 blocks in image. And 16 ${\times}$ 16 contour block of change detection mask is divided into 4 subblocks. Finally, for divided 8 ${\times}$ 8 blocks, contour blocks are extracted and then, the pixel-based change regions are detected for them. As this makes use of the block based method, this not only enhances the speed of the change detection, but also reduces effects of noise in change detection mask. Experimental results show not only the improvement of the separated change/non-change region, but also the improvement of the speed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.174-178
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1999
Recently, the computer vision has been applied to many automation fields. Especially, this paper presents a maritime traffic detection system using computer vision since the high level information can be obtained using obtained area information. The high level informations are obtained such as speed, queueing length, queueing time, ship size, and ship kind. To get ship speed, the two detection lines are set on the predetermined screen position. The speed is obtained the passing time and the predetermined distance between the first and second detection line on the screen. Also, queueing length and time are gotten using screen position of ship. Furthermore, the size and kind of ship are calculated using the ship database and camera calibration data. This developed system contributes to reduce the traffic accidents on the coast. Futhermore, the more information can be extracted using obtained area information.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.5
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pp.419-425
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2017
This paper presents CMOS UWB RFIC based radar system for high speed target detection. The system can achieve resolution of 15 cm and detection range of 15 m. For developed system, single chip CMOS UWB IC is implemented. To reduce the measuring and processing time, envelope detection and equivalent time sampling technique are used. Measurement results show that the bandwidth and center frequency of UWB pulse can be adjusted in the range of 0.5 GHz~1.0 GHz, 3.5 GHz~4.5 GHz, respectively. Signal processing time including scan time over 15 m distance is about $150{\mu}sec$.
Park, Sung-Taek;Weon, Jong-Il;Park, Sung Bum;Woo, Heung-Sik
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.22
no.12
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pp.1227-1236
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2012
The low speed machinery faults are usually caused by the bearing failure of the rolling elements. As the life time of the bearing is limited, the condition monitoring of bearing is very important to maintain the continuous operation without failures. A few monitoring techniques using time domain, frequency domain and fuzzy neural network vibration analysis are introduced to detect and diagnose the faults of the low speed machinery. This paper presents a method of fault detection for the rolling element bearing in the low speed machinery using the Wiener filtering and shock pulse counting techniques. Wiener filter is used for noise cancellation and it clearly makes the shock pulse emerge from the time signal with the high level of noise. The shock pulse counting is used to determine the various faults obviously from the shock signal with transient pulses not related with the bearing fault. Machine fault simulator is used for the experimental measurement in order to verify this technique is the powerful tool for the low speed machine compared with the frequency analysis. The test results show that the method proposed is very effective parameter even for the signal with high contaminated noise, speed variation and very low energy. The presented method shows the optimal tool for the condition monitoring purpose to detect the various bearing fault with high accuracy.
Speeding has been reported as one of the major causes for fatal traffic accidents in Korea. The resolution against this dangerous speeding comes to make the automated speed enforcement system an enforcement tool. The speed detection device, which measures speeds of each incoming vehicles using double loop sensors, requires high accuracy. The object of this study is to develop an accurate speed measurement algorithm using double loop detectors. Some important findings are summarized as follows: 1) It was found that speed measurement errors are caused by scanning rate, distance of two loops, irregular vehicle trajectories, multiple vehicles in detection zone. 2) A proposed algorithm using two signal set proved to reduce variance as well as mean of speed measurement. 3) A proposed filtering algorithm was effective to filter irregular driving vehicles and multiple vehicles in detection zone. A comprehensive field test of developed algorithm resulted in significant improvement of speed measurement accuracy.
High-speed rail (HSR) has been in operation and development in many countries worldwide. The explosive growth of HSR has posed great challenges for operation safety and ride comfort. Among various technological demands on high-speed trains, vibration is an inevitable problem caused by rail/wheel imperfections, vehicle dynamics, and aerodynamic instability. Ride comfort is a key factor in evaluating the operational performance of high-speed trains. In this study, online monitoring data have been acquired from an in-service high-speed train for condition assessment. The measured dynamic response signals at the floor level of a train cabin are processed by the Sperling operator, in which the ride comfort index sequence is used to identify the train's operation condition. In addition, a novel technique that incorporates salient features of Bayesian inference and time series analysis is proposed for outlier detection and change detection. The Bayesian forecasting approach enables the prediction of conditional probabilities. By integrating the Bayesian forecasting approach with time series analysis, one-step forecasting probability density functions (PDFs) can be obtained before proceeding to the next observation. The change detection is conducted by comparing the current model and the alternative model (whose mean value is shifted by a prescribed offset) to determine which one can well fit the actual observation. When the comparison results indicate that the alternative model performs better, then a potential change is detected. If the current observation is a potential outlier or change, Bayes factor and cumulative Bayes factor are derived for further identification. A significant change, if identified, implies that there is a great alteration in the train operation performance due to defects. In this study, two illustrative cases are provided to demonstrate the performance of the proposed method for condition assessment of high-speed trains.
Kim, Young-Taek;Cho, Dong-Il;Lee, Oh-Hyun;Park, Hee-Jun
Proceedings of the KSR Conference
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2011.10a
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pp.1108-1114
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2011
In general, railway system uses wheels so detecting speed by tachometer. However, LRT(Light Rail Transits) stands out recently as alternatives transportation, and besides of that Maglev trains are emerged as an alternative means of transportation. Maglev operates above certain heights caused inability of the measurement by tachometer which used to detect speed of wheels. Velocity Detection Signal Device of Train Control System applied in "Train Control System Project of Pilot Line Construction for Urban MAGLEV Train" which is prepared ahead of opening in 2013. This paper, therefore, explains the function and operation principal of Velocity Detection Signal Device, and suggests installation method of velocity detection loop installed around the track.
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