Vision 시스템을 이용한 위험운전 원인 분석 프로그램 개발에 관한 연구

Development of a Cause Analysis Program to Risky Driving with Vision System

  • 발행 : 2009.12.31

초록

차량의 전자제어 시스템은 운전자의 안전을 확보하려는 법률적, 사회적 요구에 발맞추어 빠르게 발달하고 있으며, 하드웨어의 가격하락과 센서 및 프로세서의 고성능화에 따라 레이더, 카메라, 레이저와 같은 다양한 센서를 적용한 다양한 운전자 지원 시스템 (Driver Assistance System)이 실용화되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCD 카메라로부터 취득되는 영상을 이용하여 실험차량의 주행 차선 및 주변에 위치하거나 접근하는 차량을 인식할 수 있는 프로그램을 개발하였으며, 선행 연구에서 개발된 위험운전 판단 알고리즘과 통합하여 위험운전에 대한 원인 및 결과를 분석 할 수 있는 Vision 시스템 기반 위험운전 분석 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 위험운전 분석 프로그램은 위험운전판단 알고리즘의 판단변수인 차량 거동 데이터와 차선 및 차량인식 프로그램에서 획득된 정보와 융합하여 위험운전 행위의 원인 및 결과를 효과적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다.

Electronic control systems of vehicle are rapidly developed to keep balance of a driver`s safety and the legal, social needs. The driver assistance systems are putted into practical use according to the cost drop in hardware and highly efficient sensor, etc. This study has developed a lane and vehicle detection program using CCD camera. The Risky Driving Analysis Program based on vision systems is developed by combining a risky driving detection algorithm formed in previous study with lane and vehicle detection program suggested in this study. Risky driving detection programs developed in this study with information coming from the vehicle moving data and lane data are useful in efficiently analyzing the cause and effect of risky driving behavior.

키워드

참고문헌

  1. 조준희, "이운성, 안전운전 관리시스템 개발," 한국자동차공학회 논문집, 제15권, 제1호, pp. 71-77, 2007. 1.
  2. 조병관, 송성재, "ADAMS를 이용한 차량 조종안정성 해석," 한국자동차공학회논문집, 제4권, 제5호, pp. 109-118, 1996. 9.
  3. 한인환, "차량용 블랙박스 기술 특허분석 및 표준화 방안," 대한교통학회지, 제25권, 제3호, pp. 29-43, 2007. 6.
  4. 오주택, 조준희, 이상용, 김영삼, "위험운전 유형 분류 및 데이터 로거개발," 한국ITS학회논문지, 제7권, 제3호, pp. 15-28, 2008. 6.
  5. 오주택, 이상용, 김영삼, "위험운전 유형에 따른 임계값 개발," 한국도로학회지, 제11권, 제1호, pp. 69-83, 2009. 3.
  6. 한인환, 양경수, "차량용 블랙박스를 활용한 위험운전 인지," 대한교통학회지, 제25권, 제5호, pp. 149-160, 2007. 10.
  7. M. Betke, E. Haritaoglu, and L. S. Davis, "Real-time multiple vehicle detection and tracking from a moving vehicle," Machine Vision and Applications, vol. 12, no. 2, pp. 69-83, Sept. 2000. https://doi.org/10.1007/s001380050126
  8. L. Fletcher, L. Petersson, and A. Zelinsky, "Driver assistance systems based on vision in and out of vehicles," Proc. IEEE Intelligent Vehicles Symp., pp. 323-327, June. 2003.
  9. S. Tokoro, K. Moriizumi, T. Kawasaki, T. Nagao, K. Abe, and K. Fujita, "Sensor fusion system pre-crash safety system," Proc. IEEE Intelligent Vehicles Symp., pp. 14-17, June. 2004.
  10. S. Nedevschi, R. Danescu, and T. Marita, "A sensor for urban driving assistance systems based on dense stereovision," Proc. IEEE Intelligent Vehicles Symp., pp. 276-283, June. 2007.
  11. http://www.vertronix.com
  12. http://www.globaldanso.com
  13. 이태민, DSP-Based ATM Security System, 세종대학교 대학원 컴퓨터공학과, 석사 학위논문, 2008.
  14. Z. Sun, G. Bebis, and R. Miller, "On-road vehicle detection: A review," IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 28, no. 5, pp. 694-711, May. 2006. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2006.104
  15. G. Toulminet, M. Bertozzi, S. Mousset, A. Bensrhair, and A. Broggi, "Vehicle detection by means of stereo vision-based obstacles features extraction and monocular pattern analysis," IEEE Trans. Image Processing, vol. 15, no. 8, pp. 2364-2375, July. 2006. https://doi.org/10.1109/TIP.2006.875174
  16. G. Alessandretti, A. Broggi, and P. Cerri, "Vehicle and guard rail detection using radar and vision data fusion," IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems, vol. 8, no. 1, pp. 95-105, March. 2007. https://doi.org/10.1109/TITS.2006.888597