The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences (한국전자통신학회논문지)

Korea Institute of Electronic Communication Science (한국전자통신학회)
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Vehicle Detection in Tunnel using Gaussian Mixture Model and Mathematical Morphological Processing

가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 이용한 터널 내에서의 차량 검출

  • 김현태 (동의대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 이근후 (동의대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 박장식 (경성대학교 전자공학과) ;
  • 유윤식 (동의대학교 부산IT융합부품연구소)
  • Received : 2012.09.12
  • Accepted : 2012.10.05
  • Published : 2012.10.31
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Abstract

In this paper, a vehicle detection algorithm with HD CCTV camera images using GMM(Gaussian Mixture Model) algorithm and mathematical morphological processing is proposed. At the first stage, background could be estimated using GMM from CCTV input image signal and then object could be separated from difference image of the input image and background image. At the second stage, candidated object were reformed by using mathematical morphological processing. Finally, vehicle object could be detected using vehicle size informations depend on distance and vehicle type in tunnel. Through real experiments in tunnel, it is shown that the proposed system works well.

본 논문에서는 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 터널 내에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대한 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 그 다음 단계로 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 최종적으로는 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 차량을 검출한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 검출방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

Keywords

References

  1. C. Wren, A. Azarbayejani, T. Darrell, and A.P.Pentland, "Pfinder: real-time tracking of the human body, " IEEE Trans. on Pattern Anal. and Machine Intell., Vol. 19, No. 7, pp. 780-785, 1997. https://doi.org/10.1109/34.598236
  2. 김규영, 도진규, 박장식, 김현태, 유윤식, "차량 겹침 검출과 추적 알고리즘," 2011 한국전자통신학회 추계학술대회지, pp. 422-424, Nov. 2011.
  3. 김규영, 이근후, 박장식, 김현태, 유윤식, "블록 매칭 알고리즘을 이용한 정지 차량 검출," 2011 한국전자통신학회 추계학술대회지, pp. 425-427, Nov. 2011.
  4. D. Koller, J. Weber, T. Huang, J. malik, G. Ogasawara, B. Rao, and S. Russell, "Towards Robust Automatic Traffic Scene Analysis in Real-time", Proc. ICPR'94, pp. 126-131, Nov. 1994.
  5. C. Stauffer and W.E.L. Grimson, "Adaptive background mixture models for real-time tracking," Proc.IEEE CVPR 1999, pp. 246-252, June 1999.
  6. A. Elgammal, D. Harwood , and L.S. Davis, "Non-parametric model for background subtraction," Proc.ECCV 2000, pp. 751-767, June 2000.
  7. N. Bouaynaya, D. Schonfeld, "Theoretical Foundations of Spatially Variant Mathematical Morphology PartII : Gray-Level Images," Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, pp. 837-850, May. 2008.