• 한국측량학회지
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• 제30권1호
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• pp.11-19
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• 2012

기존의 교통정보 수집 인프라는 고속도로와 국도 위주로 구축되어 있어 그 주변지역의 좁은 도로에 대한 교통상황을 정확하게 알 수 없어 교통정보의 신뢰성이 떨어짐으로써 내비게이션 등의 교통정보를 이용하는 사용자들에게 신뢰도 높은 교통정보를 제공하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 광역의 모니터링이 가능한 비행선을 이용하여 항공영상을 수집하고, 그 수집된 데이터로부터 차량속도를 추출하는 방법을 제시하였으며, 추출된 차량속도의 정확도를 검증하기 위한 실험도 수행하였다. 본 연구에서 제시한 차량속도 추출 방법은 교통 모니터링의 수요 증대에 따른 새로운 접근의 교통정보를 추출하는데 이용이 가능하며, 항공영상을 이용한 차량 및 교통정보 추출 기술에 있어 새로운 연구 트렌드로 자리매김할 것으로 예상된다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2002년도 제1회 정기총회 및 학술대회
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• pp.169-172
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• 2002

차량검출에 관한 연구는 교통량 관측을 위해서 가장 기본적이고 필수적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통 정보 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 여러가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 하지만 일반적인 영상기반 시스템에서는 기상상태에 관해서 민감하게 반응하지 못하는 단점이 있다. 악천후가 발생하는 환경에서 영상의 노이즈는 차량의 교통정보 추출에 있어서 심각한 성능의 저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 함께 기상 상태에 대해 영향을 덜 받는 향상된 차량정보 추출 방식을 제안 하였다. 제안된 방법은 에지를 기반으로 추출된 차량영상으로부터 비나 눈으로 인한 악천후 때문에 생긴 영상 잡음을 제거 하는 방식으로 기존의 방식에 비해 차량검출 정확도의 오류가 감소되었다. 본 논문에서 제안한 robust 한 차량검출 방법을 기반으로 하여 차량추적, 차량계수, 차종분류, 그리고 속도측정을 수행하여 각 도로의 부하르 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련되 여러 가지 교통 정보들을 추출하는데 응용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.305-308
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• 2007

본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.3-9
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• 2005

최근 영상 처리를 이용한 교통 정보 추출은 기존의 물리적인 장비들에 비하여 상대적으로 간단한 설치와 적은 비용으로 다양한 정보를 추출하는 장점으로 인하여 널리 연구되고 있다. 이러한 영상을 기반으로 하는 교통정보 추출 알고리즘들은 영상에서 관심 정보인 차량을 정확히 추출하는데서 시작된다. 교통 정보를 추출하는 전단계로서 영상 내에서 움직이는 차량을 검출하기 위해 많이 사용되는 배경빼기(background subtraction) 연산 후 영상 이진화 과정에서 상당한 양의 노이즈가 발생하며, 이는 교통정보의 정확도에 영향을 미친다. 이러한 노이즈는 모든 교통정보가 도로를 주행하고 있는 차량들로부터 추출됨에도 불구하고 실제 영상에서는 비도로영역의 가로수나 행인이 차량과 함께 움직임으로 검출되기 때문에 발생한다. 이를 위해 본 연구에서는 차선정보를 이용하여 도로영역을 추출함으로써 노이즈의 상당부분을 제거할 수 있었으며, 연산의 속도도 높일 수 있었다. 또한, 연속된 영상간의 비(ratio)를 이용하여 차량으로 인한 그림자의 효과를 최소화하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권10B호
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• pp.1436-1443
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• 2001

본 연구는 고속도로에 설치된 CCTV 카메라에서 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 수집하기 위하여 검지영역을 자동으로 설치하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 교통정보센터에 설치된 콘트롤러에서 CCTV 카메라의 Pan, Tilt, Zoom 요소값을 보내면 이 값만큼 CCTV 카메라가 panning, tilting이 되고, 이에 따른 변화된 영상이 교통정보센터로 전송이 된다. 기존의 연구로는 영상 내에서 도로를 추출하기 위하여 차 영상(difference image)에 의한 도로추출방법과 윤곽선 추출방법에 의한 도로추출 방법이 있으나, 전자는 도로를 추출하는데 있어서 시간이 많이 소요된다는 문제점이 있으며, 후자는 정확한 도로를 추출하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 우선 각 차로 상의 직선의 방정식을 구하고, 이 직선의 방정식에서 CCTV 카메라가 Panning, Tilting하는 중심점을 찾은 다음 CCTV 카메라의 Pan, Tilt 값에 의하여 3차원상의 원근비율에 따라 각 차로 별 좌표변환방법을 이용한다. 본 연구를 위한 실험은 고속도로 기흥IC에 15m 높이로 설치된 CCTV 카메라에서 영상을 캡쳐하였으며, 차후 교통량, 속도, 점유율 등 교통정보를 산출하는데 처리 속도를 고려하여 영상의 해상도는 640480픽셀과 256명암값에서 계산되었다.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.161-170
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• 2001

차량검출은 교통량 관측(모니터링)을 위해서 필요한 가장 기본적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통정보추출 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 몇 가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 그러나 영상기반 시스템에서는 영상에 포함된 그림자가 차량검출의 정확도를 저해하는 요소로 작용하는 데, 특히 이동 중인 차량에 의해서 발생하는 환성 그림자는 심각한 성능저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 그림자 영향 제거를 위해서 배경 빼기와 에지 검출을 결합한 새로운 접근방법을 제안하였다. 제안한 방법은 노변의 지형지물에 의해서 발생하는 비활성 그림자가 크게 증가하는 상황에서도, 98(%)이상의 차량검출 정확도를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 차량검출 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통정보를 추출하였다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2000년도 춘계학술대회
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• pp.195-199
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• 2000

본 논문에서는 인터넷 상의 영상에 기반한 교통 감시 시스템을 구현한다. 영상 기반의 교통 감시 시스템은 루프 감지기 등의 센서를 이용한 방법에 비해 비용과 설치, 유지, 보수면에서의 장점으로 인하여 많이 연구되고 있다. 제안한 시스템은 인터넷상에서 FPA(Field Processing Agent)와 TSM(Traffic Surveillance Manager)으로 구성되며, FPA는 TSM에게 도로 영상과 차량의 속도, 도로 점유율과 같은 교통 정보를 제공한다. 차량의 평균 속도와 도로 점유율은, 도로색 영상과 연속된 입력 영상간의 샘플링 지점의 색상 차이변화를 이용하여 추출한다. 제안한 방법은 근사적인 교통정보를 추출해 주며, 입력 영상 전체에 대한 처리 과정 없이 제한된 영역만을 처리하기 때문에, 실시간 감시 시스템을 구축하는데 용이하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.75-84
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• 2003

도로 교통 상황을 감시하고 교통 정보를 추출하는 현재의 기술은 고가이며 설치하기가 어려운 하드웨어에 의존하고 있다. 비디오 카메라와 컴퓨터 비죤 기술의 이용은 기존의 방법의 새로운 대안이 될 수 있다. 비디오 카메라를 이용한 교통 정보 추출은 최근의 교통 운영 시스템의 중요한 열쇠이다. 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용한 영상처리 기술을 적용하여 교통 정보를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 주변 환경에서 여러 가지 잡음으로 인한 오 인식을 제거하기 위하여 적응적 배경영상 갱신 방법을 사용하였다. 또한 교통정보 추출 방법에서는 거리 값을 정의하여 검색구간을 통과하는 차량의 점유율을 통해 교통변수를 구하고, 이를 이용하여 8개의 교통상태를 정의하여 교통량을 측정하였다. 제안된 방법은 도심의 교통상황 데이터를 이용하여 실험하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.141-144
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• 2000

본 논문은 교통 안전 표지판 인식에 적용이 가능한 새로운 영상의 특징 정보 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인간의 인식 시스템에서 이용하는 기본 특징인 색과 형태정보를 이용하여 영상 인식에 적용한다. 색 정보의 추출은 RGB성분의 히스토그램 분포를 이용하고 형태 정보의 추출은 기하학적인 형태 정보 추출 방법과 모멘트를 이용한다. 본 논문은 유사 영상 검색을 위한 새로운 특징 정보 추출 방법과 간단한 특징 정보 표현 그리고 계산량의 감소 효과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.543-552
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• 2008

ATIS(Advanced Traveler Information System)는 교통 상황이나 주행 정보 등을 실시간으로 제공하여 이용자의 편익을 도모하는 시스템이다. ATIS를 위해 영상 이미지를 분석하여 교통정보를 수집 수집하는 방식은 크게 영역에 루프 검지기를 설정하여 측정하는 방식과, 영상 분석을 통해 차량을 검출하고 추적하는 방식으로 나뉜다. 본 연구에서는 차선마다 가상 검지기를 설치하는 방식을 기초로, 영상 분석 방법의 차량 위치 추적 방식을 응용하여 교통정보를 측정하는 시스템을 제안한다. 이때 가상 검지기 방식의 단점을 보완하기 위해 차선마다 다중의 가상 검지선을 설정하여, 검지 영역 내에 여러 대의 차량이 진입하거나 차량의 차선 변경 시에도 효과적으로 교통정보를 추출할 수 있게 하였고, 영상분석 방식의 문제점인 검지영역의 크기 증가에 따른 차량 추출 시간의 증가를 해결하기 위해 검지 영역 내에서 대표 픽셀을 추출하여 교통정보를 측정하였다. CCTV를 이용하여 취득한 영상에 제안하는 시스템을 이용하여 차량의 평균 속도와 차선별 교통량 측정한 결과 실제 교통량대비 평균 92.32%의 차량 검지율를 보였다.