Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Pedestrians Action Interpretation based on CUDA for Traffic Signal Control

교통신호제어를 위한 CUDA기반 보행자 행동판단

  • 이홍창 (경남대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 이상용 (경남대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 김영백 (경남대학교 컴퓨터공학부)
  • Received : 2010.04.03
  • Accepted : 2010.10.01
  • Published : 2010.10.25
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, We propose a method of motion interpretation of pedestrian for active traffic signal control. We detect pedestrian object in a movie of crosswalk area by using the code book method and acquire contour information. To do this stage fast, we use parallel processing based on CUDA (Compute Unified Device Architecture). And we remove shadow which causes shape distortion of objects. Shadow removed object is judged by using the hilbert scan distance whether to human or noise. If the objects are judged as a human, we analyze pedestrian objects' motion, face area feature, waiting time to decide that they have intetion to across a crosswalk for pdestrians. Traffic signal can be controlled after judgement.

본 연구에서는 교통 신호를 능동적으로 제어하기 위하여 횡단보도영역에서 보행자의 행동을 판단하는 방법을 제안한다. 코드북기법을 이용하여 보행자 객체를 검출하고, 외곽선을 정보를 획득한다. 신속한 객체 검출을 위하여 CUDA(Compute Unified Device Architecture)기반 병렬화 처리한다. 해당 객체의 형상정보에 왜곡을 일으키는 투영 음영을 제거한 후, 보행자 객체가 보행자인지 혹은 차량, 동물인지를 식별하기 위해 힐버트 스캔 거리값(Hilbert Scan Distance)을 이용한 형판정합 기법을 수행한다. 정합 후에는 보행자 객체의 움직임, 얼굴영역의 특징, 대기 시간의 분석을 통하여 보행자의 횡단보도 이용 의지를 판단하고 교통신호를 제어한다.

Keywords

References

  1. 윤재홍, 지윤강 “영상에서 객체 추출을 통한 적응형 통행 우선순위 교통신호 제어 시뮬레이션,” 한국멀티미디어학회 논문지, 제11권, 8호, pp. 1051-1058, 2008.
  2. 김철기, 강이철, 차의영, “횡단보도 신호제어를 위한 보행자 추적,” 한국멀티미디어학회 춘계학술발표논문집, 제2권, 1호, pp.391-396, 1999.
  3. K. Kim, T. H. Chalidabhonge, D. Harwood, L. Davis. “Real-time foreground-background segmentation unsing codebook model,” Elsevier Real-Time Imaging, vol. 11, pp. 172-185, 2005. https://doi.org/10.1016/j.rti.2004.12.004
  4. Yongbin Li, Feng Chen, Wenli Xu, and Youtian Du, “Gaussian-Based Codebook Model for Video Background Subtraction,” Lecture Notes in Computer Science, pp. 762-765, September 2006.
  5. Mohamad Hoseyn Sigari, and Mahmood Fathy, “Real-time Background Modeling Subtraction using Two-Layer Codebook Model,” International Multi Confernece of Engineers and Computer Scientists, vol. 1, March 2008.
  6. Li TIAN, et al, “A Fast and Accurate Algorithm for Matching Images Using Hilbert Scanning Distance with Threshold Elimination Function,” IEICE INF.&SYST, vol.89, pp. 209-297, 2006.
  7. Bongki Moon, H.V. Jagadish, Christos Faloutsos, etal, “Analysis of the Clustering Properties of the Hilbert Space-Filling Curve,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol.13, no.1, pp. 124-141, Jan/Fed 2001. https://doi.org/10.1109/69.908985