Multirotor unmanned aerial vehicles (UAVs), such as quadcopters and hexacopters, have become increasingly popular in recent years. This is due to their capability to hover along with other specifications that make them viable in many applications. In this work, the development and integration of a quad-copter in X-configuration with an IP camera for object detection based on the color of an object are handled. A KK2 microcontroller is used to control the quadcopter movements. The controller has built-in gyros that provides heading rate information, which are used to control the movement of the quadcopter. The parts of the whole UAV are selected and integrated. The calibration processes are handled after installing necessary controller codes. This is to make quadcopter fly according to set commands and smoothly. The IP camera is integrated with quadcopter frame to acquire images of objects to detect a pre-specified target color. Mobile camera with GPS data is used here for the detection. Two algorithms were next implemented to acquire and analyze the images received from the IP camera. The results show that the Images were captured and analyzed successfully and the objects were remotely detected based on their color. As a result, the developed algorithms can be used as a part in remote observation systems.

quadcopter --- UAV --- drone --- object detection --- Image Acquisition and Analysis

Object detection is important operation used in multiple applications such as computer vision, image and video processing, security, artificial intelligent, and several other areas.However, in these applications, it is not easy to realize real-time frame rates and fast invariant detecting function under changing object states such as position and size using software implementations. So that to solves these problems and speed up the highly intensive calculation required, In this paper simple and efficient template matching algorithm architecture of a video streaming application for object detection is proposed,it is based on using Sum of Absolute Differences (SAD)withPyramid Sum of Absolute Differences (PSAD) as similarity measures and a systolic array design using sliding window operation, where each video frame is divided into slides and feeds through the window by using a suitable first in first out(FIFO) buffers instead of the sliding window across the video frame. The implementation operation is done by using combination of software and hardware co-design that is based by using pipelining technique, data recirculation , and single instruction multiple data (SIMD) operations. The results for both SAD and PSAD algorithms showed the best match can be found at the template (window) size is 19×19 bits/pixel and with accuracy detectionrate of100%.Keywords: FIFO, FPGA, Object detection, Pipeline, PSAD, SAD,Sliding window, Systolic array, Template matching, Video stream.

الخلاصةكشف الكائن هي عملية مهمة وتستخدم في عدة تطبيقات مثل الرؤيا بالحاسوب ، معالجة الصور والفيديو، الأمن والعديد من المجالات الأخرى ومع ذلك في هذه التطبيقاتليس من السهل تحقيق عملية كشف سريعةوثابتة عند تغيير موقع وحجم صورة الكائنباستخدام عمليات التنفيذ البرمجي، لذلك ، لحل هذه المشاكل ولتسريع الحساب المطلوب بدقة عالية ، تم في هذا البحث اقتراح معمارية بسيطة وكفؤة لمطابقة القالب والمبنية باستخدام (SAD) مع (PSAD)كمقاييسلمطابقة القالب وتم تصميم المصفوفة النبضيةباستخدامعملية إزاحة النافذة حيث أن كل إطار صوري يقسم إلى شرائح ترسل إلى النافذة باستخدام مخازن مناسبة (FIFO) بدلا من تزحيف النافذة على الإطار الصوري.وتمتعملية التنفيذباستخدام التصميم المشترك لمجموعة من البرامج والمكونات الماديةالمبنية باستخدام تقنياتخط الأنابيب، إعادة تدوير البيانات،وعمليات بإيعاز واحد وببيانات متعددة (SIMD).وأظهرت النتائج أن أفضل تطابق يمكن الحصول عليه عندما يكون حجم القالب bits/pixel 19×19 وبنسبة كشف %100.

Keywords: FIFO --- FPGA --- Object detection --- Pipeline --- PSAD --- SAD --- Sliding window --- Systolic array --- Template matching --- Video stream.

In the present paper, Boundaries Object Detection for Skin Cancer Image using Connected Components is proposed. We propose Connected Components algorithm which that capable of Segment with Extraction of connected boundaries for Skin Cancer Image Segmentation . The algorithm is proposed to create a color label image using the local features minutiae points in skin cancer as objects image . The performance of object Detection with Connected Components which are surround influence . The proposed scheme can serve as a low cost preprocessing step for high level tasks such shape based recognition and image retrieval. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed algorithm.

Skin cancer image --- Image Segmentation --- Object Detection --- Extraction of connected boundaries --- Connected Components .

Wireless Sensor Network (WSN) has been widely used for monitoring where sensors are deployed to operate independently to sense abnormal phenomena. Most of the proposed objects monitoring systems are designed based on a predetermined sensing range which does not reflect the sensor reliability, object characteristics, and the environment conditions. Measuring of the capability of a sensor node to accurately detect a moving object within a sensing is of great important for surveillance applications. This paper presents an efficient mechanism for object detection and localization based on probabilistic sensing model. Different models have been presented theoretically in this paper to examine their adaptability and applicability to the real environment applications. The numerical results of the experimental evaluation have showed that the probabilistic seobjects, and it can be utilized for different environment scenariosnsing model provides accurate observation and delectability of

استخدمت شبكة الاستشعار اللاسلكية على نطاق واسع لرصد حيث يتم نشر أجهزة الاستشعار للعمل بشكل مستقل إلى الشعور الظواهر غير طبيعية. وقد صممت معظم أنظمة رصد الأجسام المقترحة استنادا إلى نطاق استشعار محدد سلفا لا يعكس موثوقية أجهزة الاستشعار وخصائص الكائن وظروف البيئة. قياس قدرة عقدة جهاز استشعار للكشف بدقة عن جسم متحرك داخل الاستشعار عن أهمية كبيرة لتطبيقات المراقبة. يقدم هذا البحث آلية فعالة للكشف عن الكائنات والموقع استنادا إلى نموذج الاستشعار الاحتمالي. وقد عرضت نماذج مختلفة نظريا في هذا البحث لدراسة قابليتها وتطبيقها على تطبيقات البيئة الحقيقية. وأظهرت النتائج العددية للتقييم التجريبي أن نموذج الاستشعار الاحتمالي يوفر مراقبة دقيقة وقابلية للتخلص من الكائنات، ويمكن استخدامه لسيناريوهات مختلفة للبيئة.

Wireless Sensor Network --- WSN --- Surveillance and Monitoring --- Object Detection and Localization

The feature extraction step plays major role for proper object classification and recognition, this step depends mainly on correct object detection in the given scene, the object detection algorithms may result with some noises that affect the final object shape, a novel approach is introduced in this paper for filling the holes in that object for better object detection and for correct feature extraction, this method is based on the hole definition which is the black pixel surrounded by a connected boundary region, and hence trying to find a connected contour region that surrounds the background pixel using roadmap racing algorithm, the method shows a good results in 2D space objects.

من اهم خطوات التصنيف الصحيح للاشكال وتمييزها هو كيفية استخلاص الخواص المميزه لها, هذه الخطوة تعتمد بشكل اساسي على التحديد الدقيق للشكل في المنظور المعطى, خزارزميات تحديد الاشكال ممكن ان ينتج عنها بعض الضوضاء الغير مرغوب بها كمحصلة لعمل هذا الخوارزميات والتي تؤثر سلبا على الشكل النهائي المحدد, في ورقة البحث هذه, تم استحداث طريقة جديدة لاملاء الفراغات الموجودة في الاشكال المدخلة والذي يؤثر ايجابا في تحديد الشكل المطلوب بشكل ادق وبالتالي استخلاص خواص مميزه لهذا الشكل, حيث ان تعريف الفراغ المعتمد هنا هو النقاط ذات اللون الاسود المحاطة بمنطقة متصلة وهو اساس عمل الخوارزمية التي تم تصميمها في هذا البحث باستعمال تتبع خارطة الطريق, وقد تم الحصول على نتائج جيدة جدا للاشكال ذات البعد الثنائي.

object filling --- object detection --- object holes --- noise removal --- scanning 2D objects --- املاء الاشكال --- تحديد الاشكال --- فراغات الاشكال --- ابعاد الضوضاء --- تتبع شكل ثنائي الابعاد