Earticle

Rice plant numbers and density are key factors for yield and quality of rice grains. Precise and properly estimated rice plant numbers and density can assure high yield from rice fields. The main objective of this study was to automatically detect and count rice plants using images of usual field condition from an unmanned aerial vehicle (UAV). We proposed an automatic image processing method based on morphological operation and boundaries of the connected component to count rice plant numbers after transplanting. We converted RGB images to binary images and applied adaptive median filter to remove distortion and noises. Then we applied a morphological operation to the binary image and draw boundaries to the connected component to count rice plants using those images. The result reveals the algorithm can conduct a performance of 89% by the F-measure, corresponding to a Precision of 87% and a Recall of 91%. The best fit image gives a performance of 93% by the F-measure, corresponding to a Precision of 91% and a Recall of 96%. Comparison between the numbers of rice plants detected and counted by the naked eye and the numbers of rice plants found by the proposed method provided viable and acceptable results. The $R^2$ value was approximately 0.893.

A reliable automatic passenger counting (APC) system is a key point in transportation related to the efficient scheduling and management of transport routes. In this study, we introduce a lightweight head detection network using deep learning applicable to an embedded system. Currently, object detection algorithms using deep learning have been found to be successful. However, these algorithms essentially need a graphics processing unit (GPU) to make them performable in real-time. So, we modify a Tiny-YOLOv3 network using certain techniques to speed up the proposed network and to make it more accurate in a non-GPU environment. Finally, we introduce an APC system, which is performable in real-time on embedded systems, using the proposed head detection algorithm. We implement and test the proposed APC system on a Samsung ARTIK 710 board. The experimental results on three public head datasets reflect the detection accuracy and efficiency of the proposed head detection network against Tiny-YOLOv3. Moreover, to test the proposed APC system, we measured the accuracy and recognition speed by repeating 50 instances of entering and 50 instances of exiting. These experimental results showed 99% accuracy and a 0.041-second recognition speed despite the fact that only the CPU was used.

효모 배양액의 효모세포를 자동으로 계수할 수 있으면, 수동 계수에 비하여 시간과 노력이 절약된다. 뿐만 아니라, 배양 액 자동 채취 장치와 자동계수 장치를 연결한 시스템을 사용하면 배양액의 실시간 모니터링이 가능해져서 효모 증식 의 실시간 자동 제어와 같은 고급 작업이 가능해진다. 효모 세포를 자동계수하기 위해서는 보통 카메라와 현미경을 사 용하여 효모 영상을 얻는다. Zalewski와 Buchholz [1]는 Saccharomyces cerevisiae 배양액의 자동 채취 및 자동계수 시스템을 사용하여 효모수를 실시간 자동계측하였는데 효모 영상을 얻기 위하여 CCD카메라와 도립현미경을 사용하였 다. Rehbock 등 [2]은 CCD카메라와 위상차현미경으로 추정 되는 현미경으로 구성된 시스템을 사용하여 Saccharomyces cerevisiae를 자동계수하였다. 자동계수외의 다른 목적을 위 하여 효모영상을 취득한 연구들도 있다. Puchkov [3]는 알콜 발효시 Saccharomyces cerevisiae 세포의 생존성을 판단하 기 위하여 형광염료로 염색한 효모의 영상을 디지털카메라 와 형광현미경으로 얻었으며, Wei 등 [4]은 Saccharomyces cerevisiae 세포의 생존성을 실시간으로 결정하기 위한 효모 영상 취득에 암시야현미경을 사용하였다. Cahill 등 [5]은 알콜발효시 Saccharomyces cerevisiae 세포의 글리코겐 함 량을 자동결정하기 위하여 루골액으로 염색한 효모세포의 영상을 칼라비디오 카메라와 일반광학현미경을 사용하여 얻었다. 자동계수 또는 다른 목적으로 효모 영상을 취득할 경우 염색 등의 전처리과정이 없을 경우에는 거의 대부분 특수현미경을 사용하거나 보조장치가 장착된 일반광학현미 경을 사용하였다. 효모 영상 취득에 보조장치 없는 일반광학 현미경이 사용되지 않은 이유는 영상의 질이 낮기 때문이라 생각되었다. 그러나, 보조장치 없는 일반광학현미경으로 효모 영상을 취득하여 자동계수 등을 수행할 수 있다면 더 간단 하고 경제적인 시스템을 구성할 수 있으며, 관련분야의 연구 에 도움이 된다. 이러한 생각으로 예비실험을 수행한 결과, 최근 사용이 증가하고 있는 백색 LED 조명을 사용할 경우 가장 단순한 일반광학현미경으로도 비교적 우수한 이진영상 을 얻을 수 있었으며, 영상처리기법으로 이진영상을 개선할 경우 효모 자동계수가 가능하다고 판단되었다. PC카메라는 다른 영상입력장치에 비하여 저렴 [6]하고, 성능이 많이 향상되었으며, 개인용 컴퓨터의 주변기기로 많이 보급되어 있으므로 PC카메라를 시스템 자동화에 응용할 수 있으면 다른 영상입력장치를 이용하는 것보다 유리하다. 따라 서, 현재 영상처리 연구에의 응용이 증가하고 있으며, 수치 제어 (numerical control)에 응용한 예 [7,8], 가정보안시스템을 구성한 예 [9] 및 적정의 자동화에 응용한 예 [10-12]가 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 가장 단순한 일반광학 현미경과 PC카메라와 컴퓨터로 구성된 영상처리시스템을 이용하여, 빵효모 배양액의 효모세포 자동계수의 가능성을 알아보았다.

Automatic counting of yeast cells in baker’s yeast culture was tried using a conventional light microscope equipped with a pc camera. Relatively good binary image was obtained by using white LED as microscope light source, but uneven brightness distribution in original image hindered counting accuracy. A block binarization method using local thresholds proportional to local brightnesses was used to get improved binary images. The brightnesses of the blocks were expressed as the value component in HSV color model. Good quality binary images were obtained by binarization on 8 × 6 blocks of original images and connected-component labelling of the binarized images produced reliable counting results in the concentration range 1.4 × 105/mL~1.4 × 107cells/mL.

최근 반도체 기술과 무선 통신기술의 발전으로 센서 네트워크를 이용한 응용 분야가 다양하게 나타나고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 산악지역의 자동인원계수시스템과 환경모니터링시스템을 개발했다. 이 시스템은 저전력으로 동작하고 이중 RF 보드를 이용하여 최대한 신뢰성 있는 데이터 전송이 가능하도록 개발하였다. 또한 산악지역에서 데이터 전송율과 통신 신뢰성을 만족시킬 수 있는 433MHz 대역이 적합함을 실험을 통하여 확인하였다. 기존의 CCD 카메라를 이용한 자동인원계수기는 전원공급과 네트워크 부재로 인하여 산악지역에서는 사용하기에 부적합하다. 본 논문에서는 산악지역의 탐방로 폭이 협소함을 이용하여 포토 빔 센서를 이용한 양방향 계수센서를 개발하였다. 산악지역에서 실험한 결과 1.5m 이하의 도로 폭에서 95% 이상의 계수 신뢰도를 보임을 확인할 수 있다.

대부분의 역사에 개찰구와 매표소가 구비되어 있거나 탑승 검표원이 드문 국내 철도 시스템과는 달리 해외의 경우, 버스 혹은 철도차량의 각 출입문 근처에 압력센서 발판 혹은 적외선 센서 그리고 CCTV 카메라를 이용한 승객 계수 시스템이 이용 되어져 왔다. 이러한 승객 계수 시스템에 의해 수집된 정보는 요일별, 시간대별 그리고 정류소별 차량 승하차 승객 수 파악을 위한 솔루션을 제공함으로써 대규모의 차량 운영사로 하여금 효율적인 차량배치 및 불필요한 인력낭비 방지를 통한 이익창출을 가능케 할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 철도차량 출입문 근처에 적외션 센서를 장착하여 차량 승하차 승객수를 계산하는 시스템의 특정 및 무선망 (GPS, WLAN, Cellular)과 연동시 제공되는 기타 기능들에 대해 서술하였다.

Unlike domestic railway transportation system in which majority of station are equipped with gate access controller and ticket office, it has been a very common practice in overseas railway transit or railway station that they use a pressure door mat, infrared-sensors or CCTV cameras so as to automatically determine the number of passenger onboard and alight and to reflect the information to their business (i.e., deployment of vehicles and human resources). The data collected by the automatic passenger counting (APC) system provides methods how to obtain the information about the number of passenger using the vehicles on the basis of date, time and stop(station) which enables large-scaled transit company to create profits through effective vehicle deployment and management of their employees. This paper addresses the basic features of the automatic passenger counting system using infrared sensor and describes those of the extended APC system in conjunction with wireless technologies such as GPS, WLAN or Cellular network.