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ePost형 사고 차량 구난 시스템을 위한 바이오 모방의 비젼을 이용한 차량 탑승자 감지
Woo Joon Han,한일송(Il Song Han),이재완(Jae Wan Lee),신재곤(Jae Kon Shin) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2011 No.5
This paper describes the early vision of bio-inspired neuromorphic system, modelling the primitive behaviour of visual cortex to implement the robust performance of detecting vehicle passengers for the new emergency system for vehicle accident (ePOST). The proposed neuromorphic vision mimics the cat’s visual cortex experimentation of Hubel and Wiesel. The directional visual signal selectivity of cortex is introduced to implement the neuromorphic vision and the CMOS spiking neuron based on Hodgkin-Huxley formalism. The feasibility of neuromorphic early vision is demonstrated for applications of the transportation safety system of passengers’ occupancy detection based on the recognition of human head figures.
차량사고시 탑승자 상황 감지를 위한 뉴로모르픽 비젼 연구
Woo Joon Han,한일송(Il Song Han),이재완(Jae Wan Lee),신재곤(Jae Kon Shin) 한국자동차공학회 2012 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2012 No.5
This paper describes the bio-inspired neuromorphic vision system, which can mimic the primitive function of visual cortex. The robust performance of proposed neuromorphic system is evaluated by monitoring vehicle passenger’s safety status, such as occupancy, fastened seatbelt, activated airbag, which is based on the simulated simple cell function of visual cortex experimentation by Hubel and Wiesel as well as the neuromorphic circuit with CMOS transconductance. The neuromorphic vision system demonstrated successfully the detection of passenger occupancy and the status of safety seat belt from the images from the widely changing environment of vehicle on the road. The detection of inflated airbag is tested with success for the video taken from the collision test, illustrating the feasibility of this idea to further extended applications utilizing the electronic implementation using CMOS technology.
안승영(Seungyoung Ahn),김동욱(Dongwook Kim),한일송(Il Song Han) 한국철도학회 2014 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2014 No.5
최근 철도의 수송 능력이 증가되어 현대 사회의 필수적인 요소가 됨에 따라 철도차량의 운행과 철도 시설의 안정성에 높은 신뢰성이 요구되며, 철도 사고 중 자살, 무단통행, 철도 건널목 사고는 아직도 많은 부분의 인명피해 비율을 차지하고 있다. 철도 선로의 장애물로 인한 사고는 수 많은 인명 피해를 초래할 수 있기 때문에 실시간으로 위험상황을 감지하여 경고를 주고 능동적으로 대처 할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 환경변화에 강인한 뇌 모방 시각 지능으로 위험 상황을 인식하는 방법에 대하여 연구하였다. 자동차용 안전 운전 지원 기술로 성능이 입증된 뉴로모르픽 보행자 인식 연구를 철도 건널목 위험 상황 인식에 확장 적용하여 95% 이상 성공률을 검증하였다. The reliability and safety of the system has become an important issue as railroad network increasing significantly. The existing control equipment’s at the crossings are able to block for the approaching trains only. Also the existing obstacle detector cannot control effectively due to drawbacks in the detection range and its ability to detect the correct objects. In this paper, a safety railroad crossing system based on neuromorphic visual processing is suggested. Neuromorphic visual processing illustrates the robust performance of Advanced Driver Assistance System under harsh weather, and also assists the train driver by monitoring obstacles or pedestrians on the railroad efficiently. Experiments based on capture CCTV video clips from three different places demonstrated the 95% of successful detection rate in monitoring the railway crossings.