Detection of The Real-time Weather Information from a Vehicle Black Box

차량용 블랙박스 영상에서의 실시간 기상정보 검지

Today is going with the advancement of intelligent transportation systems and traffic environment and helping to provide safe and convenient service through a mobile device work with the popularization of the vehicle black box. The traffic flow by a variety of causes is constantly changing, it is often unable to prepare the driver, depending on external factors can not be controlled by the power of the public, leading to a major accident. The system needs to pass the real-time weather data in the inter-operator to prevent this. The proposed detection algorithm weather information delivered real-time weather information for this paper. The weather condition is detected by using the contrast between the histogram of the motion of the wiper and the clear day algorithm. In general, the wiper is worked in extreme weather conditions that will have a value different contrast due to rain or snow. Situation was considered clear, snowy conditions, such as using it on a rainy situation. First, designated as ROI (Region Of Interest) of the minimum area that can be detected in order to reduce the amount of calculation for the wiper, the wiper, which was detected through the operation of the threshold Thresholding the brightness of the vehicle wiper. In addition, we distinguish the value of each meteorological situation by using contrast. Results was obtained to 80% for the snow conditions, a rainy situation.

오늘날 교통환경의 고도화는 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System)과 함께 진행되고 있으며 차량용 블랙박스, 모바일기기 등의 대중화와 함께 안전하고 편리한 서비스를 제공하는데 일조하고 있다. 교통상황은 다양한 원인에 의해 시시각각 변화하며, 특히 갑작스러운 폭우, 우박, 눈길 등과 같이 공공의 힘으로 제어할 수 없는 외부 요인으로 인해 운전자가 이를 대비하지 못하여 큰 사고로 이어지는 경우가 비일비재하다. 이를 방지하기 위해 운전자간 실시간으로 기상정보를 전달하는 시스템이 필요하다. 본 논문은 실시간 기상정보전달을 위한 기상정보 검지알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 와이퍼의 움직임과 맑은날의 히스토그램 간 Contrast를 이용하여 기상상황을 검지한다. 일반적으로 악천후 상황에서 와이퍼를 사용하게 되며, 눈이나 비 등에 따라 다른 Contrast값을 가지게 된다. 이를 이용해 맑은 상황, 눈이 오는 상황, 눈이 쌓인 상황, 비오는 상황 등을 판단하였다. 우선, 연산량을 줄이기 위해 와이퍼를 검지할 수 있는 최소영역을 ROI(Region Of Interest)로 지정하고, 차량 와이퍼의 밝기를 임계값으로 하는 Thresholding 연산을 통해 와이퍼를 검출하였다. 또한, 맑은 날과 악천후상황의 Value 값을 이용해 Contrast를 구하였으며 이를 통해 각각의 기상상황을 구별하였다. 실험결과 비오는 상황은 약 87%, 눈이 내리는 상황은 약 82% 검지율을 얻을 수 있었다.