Abstract
Currently, dozens of CCTVs are widely used in railway station for monitoring passengers in danger and security areas. The most frequent accidents occur at the platform area where passengers boarding the train. However, It is almost impossible that station operator monitors dozens of CCTV screens and recognizes immediately accidents and handle them. Therefore, railway platform monitoring system using image processing technology which automatically detects platform accidents is needed, and in order to that, preferentially, accurate determination of train state in the platform is required. In the paper, we propose train state detection algorithm for vision based railway platform monitoring system. the proposed algorithm determines four different states i.e. trains approach(IN), departure(OUT), stop(ON), and empty(OFF) of the train, in the platform. To evaluate the proposed algorithm, we present the train detection results for the Seoul Metro Line 4 Dongjak and Namtaeryeong Station.
현재 철도 역사의 승객 위험영역과 보안영역 등의 감시를 위해 수십대의 CCTV를 널리 이용하고 있다. 그중에서 가장 빈번한 사고가 발생되는 곳은 승객의 열차 승하차가 이루어지는 승강장 영역이다. 하지만 사고 예방과 신속한 대응을 위해 역무원이 여러 대의 CCTV를 항시 모니터링 하기는 불가능하다. 따라서 위험상황을 자동으로 인지할 수 있는 영상처리 기술을 이용한 승강장 모니터링 시스템이 요구되며, 이를 위해서는 우선적으로 승강장에서의 정확한 열차상태 판단이 필요하다. 본 논문은 비전기반 승강장 모니터링 시스템을 위한 승강장에서의 열차상태에 대한 검지방법을 제안한다. 제안된 검지 방법은 승강장에서의 열차 점유영역을 분석하여 열차의 진입(IN), 진출(OUT), 정지(ON), 없음(OFF)의 4가지 생태를 판별한다. 제안된 검지방법의 성능 평가을 위해 서울메트로 4호선 동작역과 남태령역을 대상으로 열차상태 검지결과를 제시하였다.