교통신호제어를 시행하려면 신호 검출을 위험한 곳에서 시행을 한다든지 한계에 부딪히는 곳에서 데이터를 수집를 하는 경우가 대부분이다. 이곳에 sensor node를 배치하여 데이터를 수집하면 저렴한 가격의 센서들을 통한 정보획득과 무선 네트워크를 통한 통신을 시행할뿐만 아니라 초전력 소모기술을 이용하여 대규모 교통데이터 정보수집을 시행하여 차량우선이 아닌 보행자 우선의 신호제어 알고리즘을 구현하는데 많은 잇점을 지니고 있다.
Raised or plain block is widely used for the pedestrian's safe passage. The insincere construction, insufficient maintenance and obstacle overlaid on the pavement cause pedestrian's accidents. This paper proposes a method to detect brick path by analyzing the shape pattern and texture feature of brick located in visible distance for a safe passage. A brick appears to a regular type because of its specific shape which repeats with its sized gap and its type varies according to the surrounding environment or use. This paper shows a method which extracts the shape pattern by analyzing single surface polygon and its frequency appearing in road area. The shape pattern is used to detect similar shape regions. Some regions are not detected because extraneous substances or chopped bricks distort the original shape. This problem can be solved by analyzing the texture feature vector. The analyzed vector of the previously detected regions yields the Gaussian distribution. This value in each undetected region is computed and checked whether it's satisfied with Gaussian distribution or not. The satisfied region is detected as the brick path. The experiment was performed with the various type's bricks to recognize so that the results showed as accurate as 95.9% in average.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.4
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pp.812-820
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2012
In this paper, multiple pedestrians tracking system using Histogram of Oriented Gradient and occlusion detection is proposed. The proposed system is applicable to Intelligent Surveillance System. First, we detect pedestrian in a image sequence using pedestrian's feature. To get pedestrian's feature, we make block-histogram using gradient's direction histogram based on HOG(Histogram of Oriented Gradient), after that a pedestrian region is classified by using Linear-SVM(Support Vector Machine) training. Next, moving objects are tracked by using position information of the classified pedestrians. And we create motion trajectory descriptor which is used for content based event retrieval. The experimental results show that the proposed method is more fast, accurate and effective than conventional methods.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.8
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pp.107-114
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2012
We have developed a textile capacitive pressure sensor for smart gait analysis. The proposed system can convert sensor signal into step counts and pressure levels by different posture. To evaluate the performance of insole type textile capacitive sensor, we measured capacitance change by increment of weights from 10 kg to 100 kg with 10 kg increment using M1 class rectangular weights (four 20 kg weights and two 10 kg weights) which have ${\pm}10%$ tolerance. The result showed non-linearity characteristic of a general capacitive pressure sensor. The test was performed according to a test protocol for four different postures (sitting, standing, standing on a left leg and standing on a right leg) and different walking speeds (1 km/h and 4 km/h). Five healthy male subjects were participated in each test. As we expected, the pressure level was changed by pressure distribution according to posture. Also, developed textile pressure sensor showed higher recognition rate (average 98.06 %) than commercial pedometer at all walking speed. Therefore, the proposed step counts and posture monitoring system using conductive textile capacitive pressure sensor proved to be a reliable and useful tool for monitoring gait parameters.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.1
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pp.169-174
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2018
There are many CCTV cameras connected to the video surveillance and monitoring center for the safety of citizens, and it is difficult for a few monitoring agents to monitor many channels of videos. In this paper, we propose an intelligent video surveillance system utilizing a safety map to efficiently monitor many channels of CCTV camera videos. The safety map establishes the frequency of crime occurrence as a database, expresses the degree of crime risk and makes it possible for agents of the video surveillance center to pay attention when a woman enters the crime risk area. The proposed gender classification method is processed in the order of pedestrian detection, tracking and classification with deep training. The pedestrian detection and tracking uses Adaboost algorithm and probabilistic data association filter, respectively. In order to classify the gender of the pedestrian, relatively simple AlexNet is applied to determine gender. Experimental results show that the proposed gender classification method is more effective than the conventional algorithm. In addition, the results of implementation of intelligent video security system combined with safety map are introduced.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.6
no.1
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pp.1-5
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2013
The number of pedestrians is considered essential information which can be used to control a person who makes a entrance or a exit into a building. The number of pedestrians, also, can be used to help to manage pedestrian traffic and the volume of pedestrian flow within the building. Due to the fact there is incorrect detection by occluded, shadows, and illumination, however, difficulty can arise in existing system which is for detection and counts of a person who makes a entrance or a exit into a building. In this paper, it is minimized that the change of illumination and the effect of shadow through the transmitted image from camera which is created and processed with great adaptability. The accuracy of the calculations can be increase as well by using Kalman Filter and Mean-Shift Algorithm in order to avoid overlapped counts. As a result of the test, it is proved that the count method that shows the accuracy of 95.4% should be effective for detection and counts.
The purpose of this study was to develop and automatic gait event detection algorithm using single accelerometer which is attached at the top of the shoe. The sinal vector magnitude and anterior-posterior(x-axis) directional component of accelerometer were used to detect heel strike(HS) and toe off(TO), respectively. To evaluate proposed algorithm, gait event timing was compared with that by force plate and kinematic data. In experiment, 7 subjects performed 10 trials level walking with 3 different walking conditions such as fast, preferred & slow walking. An accelerometer, force plate and 3D motion capture system were used during experiment. Gait event by force plate was used as reference timing. Results showed that gait event by accelerometer is similar to that by force plate. The distribution of differences were spread about $22.33{\pm}17.45m$ for HS and $26.82{\pm}14.78m$ for To and most error was existed consistently prior to 20ms. The difference between gait event by kinematic data and developed algorithm was small. Thus it can be concluded that developed algorithm can be used during outdoor walking experiment. Further study is necessary to extract gait spatial variables by removing gravity factor.
The latest hardware and software techniques are combined to give safe walking guidance and convenient service of realtime walking assistance system for visually impaired person. This system consists of obstacle detection and perception, place recognition, and sign recognition for pedestrian can safely walking to arrive at their destination. In this paper, we exploit the sign object detection system in subway station for sign recognition that one of the important factors of walking assistance system. This paper suggest the adaptive feature map that can be robustly extract the sign object region from complexed environment with light and noise. And recognize a sign using fast zernike moment features which is invariant under translation, rotation and scale of object during walking. We considered three types of signs as arrow, restroom, and exit number and perform the training and recognizing steps through adaboost classifier. The experimental results prove that our method can be suitable and stable for real-time system through yields on the average 87.16% stable detection rate and 20 frame/sec of operation time for three types of signs in 5000 images of sign database.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.1053-1055
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2022
스마트폰이 널리 보급화 된 현대 사회, 도로 위에서도 스마트폰을 보기 위해 시선을 아래로 향한 채 걸어가는 보행자를 목격할 수 있다. 본 논문에서는 항만 내 안전한 도로 보행을 보장하기 위한 솔루션을 제공한다. 사용자 위험 지역 데이터 및 객체 검출을 활용하여 도로 보행자의 위험여부를 파악한 후, 스마트폰 디바이스 내 설치된 Application 으로 스마트폰 디바이스를 제어할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제시하는 솔루션을 통해 사용자의 주위를 환기할 수 있고, 전방 미주시로 인한 사고를 예방할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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