For stereo matching based on deep learning, the design of network structure is crucial to the calculation of matching cost, and the time-consuming problem of convolutional neural network in image processing also needs to be solved urgently. In this paper, a method of stereo matching using sparse loss volume in parallax dimension is proposed. A sparse 3D loss volume is constructed by using a wide step length translation of the right view feature map, which reduces the video memory and computing resources required by the 3D convolution module by several times. In order to improve the accuracy of the algorithm, the nonlinear up-sampling of the matching loss in the parallax dimension is carried out by using the method of multi-category output, and the training model is combined with two kinds of loss functions. Compared with the benchmark algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy but also shortens the running time by about 30%.
본 논문에서는 3차원 입출력 알고리즘을 랜덤 인터리버와 s-랜덤 인터리버에 적용하였으며, 이를 터보코드 인터리버에 적용하여 성능을 분석하였다. 인터리버의 성능은 인접 데이터간 최소 거리에 의해 결정되어지므로, 인접 데이터간의 최소거리를 증가시키는 방법으로 인터리버의 성능을 향상 시켰다. 3차원 알고리즘을 적용한 인터리버는 3차원 저장공간을 이용해 입력 데이터를 저장하고 랜덤하게 추출하는 방식이다. 이러한 방식은 기존의 랜덤 인터리버와 s-랜덤 인터리버에 비해 인접 데이터간 최소거리와 평균거리를 증가시킨다. 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 3차원 알고리듬을 적용한 터보코드의 성능을 분석하였으며, 전송 환경을 가우시안 채널로 설정하였다.
In this study, the psycho-physiological response of drivers was investigated in terms of EEG(Electroencephalogram), especially with the fractal dimensions computed by Chaotic algorithm. The Chaotic algorithm Is well Known to sensitively analyze the non-linear information such as brain waves. An automobile with a fully equipped data acquisition system was used to collect the data. Ten healthy subjects participated in the experiment. EEG data were collected while subjects were driving the car between Won-ju and Shin-gal J.C. on Young-Dong highway The results were presented in terms of 3-Dimensional attractor to confirm the chaotic nature of the EEG data. The correlation dimension and fractal dimension were calculated to evaluate the complexity of the brain activity as the driving duration changes. In particular, the fractal dimension indicated a difference between the driving condition and non-driving condition while other spectral variables showed inconsistent results. Based upon the fractal dimension, drivers processed the most information at the beginning of the highway driving and the amount of brain activity gradually decreased and stabilized. No particular decrease of brain activity was observed even after 100 km driving. Considering the sensitivity and consistency of the analysis by Chaotic algorithm, the fractal dimension can be a useful parameter to evaluate the psycho-physiological responses of human brain at various driving conditions.
Moire topography method isa well-known non-contacting 3-D measurement method as afast non-contact test for three-dimension shape measuring method. Recently, it's important to study the automatic three-dimension measurement by moire topography because it is frequently applied to the reverse engineering , the medical , the entertainment fields. Three-dimension measurement using projection of moire topography is very attractive because of its high measuring speed and high sensitivity. In this paper, the classical moire method is computerized-so called digital moire when a virtual grating pattern is projected on a surface, the captured image by the CCD camera has three-dimension information of the objects. The moire image can be obtained through a simple image processing and a reference grating pattern. and it provides similar results without physical grating pattern. digital projection moire topography turn out to be very effective for the three-dimension measurement of objects. Using different N-bucket algorithm method of digital projection moire topography is tested to measuring object with the 2-ambiguity problem. Experimental results prove that the proposed scheme is capable of finding measurement errors that decreased more by using the four-three step algorithm method instead of the same step in the phase shifting of different pitch.
디지탈 영상처리는 60년대 초부터 사용되어 왔으며 많은 양의 DATA를 처리해야 한다는 점과 일반적으로 적용될 수 있도록 충분히 빠르고 안정된 Algorithm이 요구된다는 점에서 상당히 느리게 발전되어 왔으며, 70년대에 들어서 Computer Vision이라는 학문이 상당한 연구과제로 부각되어 2 Dimension의 해석 및 인식을 위한 Algorithm들이 각종 자료를 통하여 발표되었고 80년대에 들어서부터 3 Dimension의 인식을 위한 Algorithme들이 연구과제로 진행되고 있다. 본 프로잭트는 그동안 국내에서 어려웠던 브라운관의 Crack 및 Size 감지의 경우 99.8%의 자동감지 효과를 구현하였다.
In this paper, we describe an image processing algorithm which is able to recognize the road lane. This algorithm performs to recognize the interrelation between AGV and the other vehicle. We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on the top of vehicle and acquires the digital signal. This paper is composed of two parts. One is image preprocessing part to measure the condition of the condition of the lane and vehicle. This finds the information of lines using RGB ratio cutting algorithm, the edge detection and Hough transform. The other obtains the situation of other vehicles using the image processing and viewport. At first, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, if vehicle knows the driving conditions which are lane angle, distance error and real position of other vehicles, we should calculate the reference steering angle.
In this parer, a method of measuring the size of defects on the wall and restructing the defect image of 3-dimension is developed based on the tracking algorithm of a camera position which uses the inclination angle of line slit beam for overcoming the difficulty of the corresponding problem identifying the image point in the both image. In the experiments, an algorithm for estimating the horizontal angle of CCD camera is presented and validated by applying it to the measurement of area and length under the variations of both the distance and the angle of CCD camera. And its performance is compared to that of the rotating and mapping method of image which has the Euclidian distance.
Camera arrangement for depth and image correspondence is very important to the computer vision. Two conventional comera arrangements for stereo computer vision are lateral model and axial motion model. In this paper, using the axial motion stereo camera model, the algorithm for camera focal length measurement and the surface smoothness with the radiance-irradiance is proposed fro 3-dimensional image correspondence on stereo computer vision. By adapting the above algorithm, camera focal length can be measured precisely and the resolution of 3-dimensional image correspondence has been improved comparing to that of the axial motion model without the radiance-irradiance relation.
본 논문에서는 2.45GHz대역 RTLS에서 2차원 평면 위치추정 알고리즘을 확장한 3차원 공간상의 위치추정 알고리즘을 연구하였으며, 태그의 송신시간 정보가 필요 없는 TDOA 기법을 이용하여 3차원 좌표를 추정하였다. 가로, 세로 300m의 탐색범위에서 시뮬레이터 구현을 통해 이차원 평면상의 쌍곡선 교점을 태그의 X, Y 좌표로 추정하였으며, 추정한 X, Y 좌표를 통해 Z 좌표를 최종적으로 추정하였다. RTLS 규격상 허용 오차 범위는 반경 3m 이내를 만족해야 하며, 실험결과 리더의 수신 옵셋이 이상적인 경우 태그의 3차원 위치는 실제 좌표와 근접함을 확인하였다. 수신옵셋이 32.76nsec 이내의 경우 옵셋의 차등적 증가시 RTLS 규격상의 반제 3m 이내의 오차범위를 벗어남을 확인하였다. 따라서 추후 연구를 통해 리더의 수신옵셋을 저감할 수 있는 기법이나 3차원 위치 추정시 적정 임계치 설정과 같은 판별 기법을 통해 위치 추정의 정확도를 향상시켜야 할 것으로 고려된다.
Microprogrammed 디지탈 시스템에서 재프로그램을 위한 가변성을 고려한 제어기억장치의 비트 폭을 최소화시키는 새로운 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 비트 폭을 최소화시킴과 동시에 weight가 높은 MOP에 고유영역을 부여함으로써 비트 최소화 과정시에 수반되는 가변성의 손실을 보상할 수 있다. 또 본 알고리즘을 프로그램하여 종래의 연구결과와 비교 검토하여 비트 감소와 가변성이 개선된 것을 중명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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