Semantic Segmentation-Based Road Marking Detection Using Around View Monitoring System

2021 ◽  
Author(s):  
Hanqing Xu ◽  
Ming Yang ◽  
Liuyuan Deng ◽  
Hao Li ◽  
Chunxiang Wang ◽  
...  
Keyword(s):  
Monitoring System ◽  
Semantic Segmentation ◽  
Road Marking

Semantic Segmentation-Based Lane-Level Localization Using Around View Monitoring System

2019 ◽  
Vol 19 (21) ◽  
pp. 10077-10086 ◽  
Author(s):  
Liuyuan Deng ◽  
Ming Yang ◽  
Bing Hu ◽  
Tianyi Li ◽  
Hao Li ◽  
...  
Keyword(s):  
Monitoring System ◽  
Semantic Segmentation

scholarly journals Computer vision-based techniques and path planning strategy in a slope monitoring system using unmanned aerial vehicle

2020 ◽  
Vol 17 (2) ◽  
pp. 172988142090430 ◽  
Author(s):  
Qing Li ◽  
Gaochen Min ◽  
Peng Chen ◽  
Yukun Liu ◽  
Siyu Tian ◽  
...  
Keyword(s):  
Monitoring System ◽  
Unmanned Aerial Vehicle ◽  
Semantic Segmentation ◽  
Histogram Equalization ◽  
Visual Features ◽  
Planning Strategy ◽  
Unstructured Environments ◽  
Aerial Vehicle ◽  
Slope Monitoring ◽  
Better Than

Unmanned aerial vehicle is a typical field robot which can work in many unstructured environments like mines, forests, and even radiation areas. In our mine monitoring system built in a northeast province of China, special designed unmanned aerial vehicle is applied to take photos and perceive the environment. We select a series of image-based techniques to process aerial pictures to monitor the slope. The visual features are initially refined by histogram equalization. Then, the rocks and cracks can be detected by different digital image processing operators, like Canny, so as to assess displacements. Advanced semantic segmentation model, U-Net, is also selected to process the problem. Experimental results show that both Canny and U-Net can perceive the edges in pictures effectively, better than other operators. In addition, we model the inspection mission for mine slopes into a traveling salesman problem, then plan the path for unmanned aerial vehicle by swarm intelligence-based optimization.

Robust road marking detection using convex grouping method in around-view monitoring system

2016 ◽  
Author(s):  
Daejin Hyeon ◽  
Soomok Lee ◽  
Soonhong Jung ◽  
Seong-Woo Kim ◽  
Seung-Woo Seo
Keyword(s):  
Monitoring System ◽  
Grouping Method ◽  
Road Marking

Monitoring des Arzneimittelmissbrauchs 2006 bei Klienten von Suchtberatungsstellen (PHAR-MON)

2007 ◽  
Vol 53 (7) ◽  
pp. 65-77 ◽  
Author(s):  
Susanne Roesner ◽  
Heinrich Küfner
Keyword(s):  
Monitoring System

<span class="fett">Hintergrund und Zielsetzung:</span> PHAR-MON ist ein Monitoring-System, das die auf dem deutschen Markt befindlichen Arzneimittel in ihrer Bedeutung für die Entwicklung von Missbrauch und Abhängigkeit in Suchtberatungsstellen überwacht. </p><p> <span class="fett">Methodik:</span> Klienten ambulanter Beratungsstellen werden im Rahmen der Standarddokumentation zu ihrem Arzneimittelkonsum befragt und Fälle eines abhängigen Konsums, eines schädlichen Gebrauchs oder eines Missbrauchs in PHAR-MON dokumentiert. </p><p> <span class="fett">Ergebnisse:</span> Im Jahr 2006 wurden insgesamt 448 Meldungen von 276 überwiegend alkohol- und drogenabhängigen Klienten in das Monitoring einbezogen. Tranquilizer vom Benzodiazepin-Typ wurden in allen Klientengruppen mit Anteilen zwischen 29,1 % und 35,3 % am häufigsten dokumentiert. An benzodiazepinabhängige Klienten werden zunehmend auch Nicht-Benzodiazepin-Hypnotika verordnet. Bei opioidabhängigen Klienten war im Zeitraum der letzten fünf Jahre ein Anstieg im missbräuchlichen Substitutionsmittelkonsum von 14,9 % auf 33,8 % zu verzeichnen. </p><p> <span class="fett">Schlussfolgerungen:</span> Das Risiko gefährlicher Wechselwirkungen zwischen Arzneimitteln mit Alkohol und Drogen sollte stärker als bisher in die ärztliche Verordnungsentscheidung einbezogen werden.

Commercial Drivers' Initial Attitudes toward an On-Board Monitoring System

2012 ◽  
Author(s):  
Yiyun Peng ◽  
Mahtab Ghazizadeh ◽  
Linda Ng Boyle ◽  
John D. Lee
Keyword(s):  
Monitoring System ◽  
Commercial Drivers ◽  
Board Monitoring
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