An integrated program of driving simulator has been developed for excavators using the Motif, OpenGL, and C compiler. The developed program not only offers a GUI but also covers graphic algorithms, therefore, the user can easily run the driving simulator whose components include a simplified visual graphics system. Several graphics technique are combined and applied to the simulator program in order to increase the speed of graphical representation, which access computer memories, mix 2D models with 3D ones, and use the basic position detection method. A text format environment file has been utilized for organizing more flexible driving circumstances.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.4
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pp.419-426
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1999
A novel motion analysis system is presented in this paper. The proposed system is inspired by processing functions observed in the fly visual system, which detects changes in input light intensities, determines motion on both the local and the wide-field levels. The system has several differences from conventional motion analysis system. First, conventional systems usually focused on matching similar feature or optical flow, but neural network is applied in this system. Back propagation is used by learning method, and Tine Delay Neural Network (TDNN) is also used as analysis method. Second, while conventional systems usually limited on only two frames of sequence, the proposed system accept multiple frames of sequence. The experimental results showed a 94.7% correct rate with a speed of 71.47 milli seconds for real and synthetic images.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.1
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pp.17-21
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2011
This paper presents a real- time detection of on-road succeeding vehicles based on low level edge features and a boosted cascade of Haar-like features. At first, the candidate vehicle location in an image is found by low level horizontal edge and symmetry characteristic of vehicle. Then a boosted cascade of the Haar-like features is applied to the initial hypothesized vehicle location to extract the refined vehicle location. The initial hypothesis generation using simple edge features speeds up the whole detection process and the application of a trained cascade on the hypothesized location increases the accuracy of the detection process. Experimental results on real world road scenario with processing speed of up to 27 frames per second for $720{\times}480$ pixel images are presented.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.11
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pp.53-61
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1996
In this paper, efficient techniques for solder joint inspection have been described. Using three layers of ring shaped LED's with different illumination angles, three frames of images are sequentially obtained. From these images the regions of interest (soldered regions) are segmented, and their characteristic features including the average gray level and the percentage of highlights - refereed to as 2D features - are extracted. Based on the backpropagation algorithm of neural networks, each solder joint is classified intor one of the pre-defined types. If the output value is not in the confidence interval, the distribution of tilt angles-referred to as 3D features - is claculated, and the solder joint is classified based on the bayes classfier. The second classifier requires more computation while providing more information and better performance. The proposed inspection system has been implemented and tested with various types of solder joints in SMDs. The experimental results have verified the validity of this scheme in terms of speed and recognition rate.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.8
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pp.95-99
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2018
This research is related to GPS(global positioning system) enabled device navigation service and consists of two parts. The first is the logic that records the route guidance video and records GPS information in time, and the second is the logic that outputs the created video data based on real time GPS. The recording logic first determines the origin and destination, records the video from the origin to the destination and it adjusts the speed of the image in a specific area so that the user can see it easily. And insert ancillary information and advertisements that can help guide the route. In the output logic, we provide navigation services using the video and GPS data tables we created, and it receives user's GPS information in real time and corrects it based on the recent user location to reduce errors. This provides local guidance services to people who lack language skills like foreigners.
In this study, the performance of the DPRMs is evaluated and the measurement precision for the pile driving is presented. The DPRMs is a visual-measurement system for the pile rebound and the penetration movement using a high speed line-scan camera. But the measurement errors of the DPRMs are caused by the strong impact for the pile driving. Therefore, the DPRMs should guarantee its measurement values for the pile driving. For this reason, the performance of the DPRMs by the vibration signal analysis is studied. It is found from this study that the measurement values of the DPRMs are reliable.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.2
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pp.693-709
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2018
In this paper, we propose a compact Convolutional Neural Network (CNN)-based tracker in conjunction with a particle filter architecture, in which the CNN model operates as an accurate candidates estimator, while the particle filter predicts the target motion dynamics, lowering the overall number of calculations and refines the resulting target bounding box. Experiments were conducted on the Online Object Tracking Benchmark (OTB) [34] dataset and comparison analysis in respect to other state-of-art has been performed based on accuracy and precision, indicating that the proposed algorithm outperforms all state-of-the-art trackers included in the OTB dataset, specifically, TLD [16], MIL [1], SCM [36] and ASLA [15]. Also, a comprehensive speed performance analysis showed average frames per second (FPS) among the top-10 trackers from the OTB dataset [34].
In the paper, we suggest bettered EHMECS(Enhanced Hybrid Multi Electrical Cupping System) to regulate automatically vacuum pressure using many cupping cup at once. We controlled accurately the pressure using S-PI control technique in pump motor to input the air inside cupping cup. S-PI control compared constant velocity, load and velocity variance between existing PI and FLC(Fuzzy Logic Control). The stabilization time of suggested S-PI control improve 20% of existing PI and 8% of FLC. The error constant of normal condition improved 71% of existing PI and 62% of FLC in steady speed and 80% of existing PI and 67% of FLC in load change. Also the error constant about velocity variance improve 45% of PI control. It is prove the suggested S-PI control technique. When use long time vacuum pressure of cupping cup regulated the suggested S-PI control technique, can loosen knotted muscles.
Up to 10% of the global population suffers from color vision deficiency (CVD) [1], especially deuteranomaly and protanomaly, the conditions in which it is difficult to discriminate between red and green hues. For those who suffer from CVD, their career fields are restricted, and their childhood education is frustrating. There are many optical eye glasses on the market to compensate for this disability. However, although they are attractive due to their light weight, wearing these glasses will decrease visual brightness and cause problems at night. Therefore, this paper presents a supplementary device that comprises a head-mounted display and an image sensor. With the aid of the image processing technique of digital color space adjustment implemented in a high-speed field-programmable gate array device, the users can enjoy enhanced vision through the display without any decrease in brightness.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.28
no.1
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pp.25-35
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2002
This paper presents a heuristic algorithm that a mobile robot avoids obstacles using optical flow. Using optical flow, the mobile robot can easily avoid static obstacles without a prior position information as well as moving obstacles with unknown trajectories. The mobile robot in this paper is able to recognize the locations or routes of obstacles, which can be detected by obtaining 2-dimensional optical flow information from a CCD camera. It predicts the possibilities of crash with obstacles based on the comparison between planned routes and the obstacle routes. Then it modifies its driving route if necessary. Driving acceleration and angular velocity of mobile robot are applied as controlling variables of avoidance. The corresponding simulation test is performed to verify the effectiveness of these factors. The results of simulation show that the mobile robot can reach the goal with avoiding obstacles which have variable routes and speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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