본 논문에서는 실시간으로 획득된 영상을 분석하여 움직이는 다수 물체를 검출하고, 카메라를 자동 제어하여 관심 보행자만을 추적하는 시스템을 제안한다. 다수 물체 영역 검출은 차영상과 이전변환 밀도값을 이용한다. 검출된 다수 물체 영역에서 사람의 구조적 정보와 형태 정보를 이용하여 나무들의 흔들림으로 인한 영역이나 차량의 움직임 영역은 제거되고, 관심 보행자 영역만을 검출하였다. 관심 보행자 추적은 무게중심 차를 이용한 움직임 정보와 k-means 알고리즘으로 구한 세 점의 평균 색상 정보를 이용한다. 원거리 관심 보행자는 인식률을 높이기 위해 줌을 실행하여 확대하고, 관심 보행자의 화면상 위치에 따라 카메라 방향을 자동으로 조정하여 관심 보행자반을 연속적으로 추적한다. 실험 결과, 제안한 시스템은 실시간으로 움직이는 다수 물체를 검출하고, 사람의 구조적 특정과 형태 정보로 관심 보행자만을 검출할 수 있었고, 움직임 정보와 색상정보로 관심 보행자를 연속적으로 추적할 수 있었다.
보행자 추적은 무인 자동차 시스템, 보안 또는 감시 시스템, 횡단보도 신호제어 시스템 등 실세계의 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있다. 본 논문에서는 걸어다니는 보행자의 움직임 정보를 이용하여 다수의 보행자를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 보행자의 움직임 정보는 연속된 두 개의 비디오 프레임간의 그레이 레벨 차를 이용하여 추하고, 이를 통하여 물체를 검출한다. 검출된 물체에는 보행자뿐만 아니라 다른 이동 물체가 포함될 수 있으므로 프로젝션 히스토그램(PH: Projection Histogram)을 생성한 후 보행자 유형을 기반으로 PH를 분석하여 보행자를 검출, 추적한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 복잡한 도시 환경 영상에 적용하고 그 성공적인 결과를 보인다.
본 연구의 목적은 차내 보행자 경고정보 제공유무에 따른 운전자의 반응특성을 분석하고 충돌속도를 이용해 보행자 상해심각도를 산출하여 시스템의 교통안전효과를 평가하는 방법론을 개발하는 것이다. 운전자 반응특성 분석을 위해 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 피험자별 주행특성 자료를 수집하였으며, 시나리오는 보행자-차량 사고유형에 따라 2개의 시나리오로 구성하였다. 분석결과, Mid-block내의 보행자 무단횡단, 길가장자리구역의 보행자 통행 상황에서 경고정보 제공 전 후로 충돌속도는 위험운전자 그룹이 54%, 25% 감소하였고, 일반운전자 그룹은 26%, 33%감소하였다. 경고정보 제공 전 후의 충돌속도를 이용하여 산출한 보행자 사망확률은 보행자 무단횡단과 길가장자리 구역의 보행자 통행 상황에서 경고정보 제공 전 후로 위험운전자 그룹이 95%, 30% 감소하였고, 일반운전자 그룹은 80%, 89% 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 선정한 운전자 반응특성 평가지표 및 충돌속도에 따른 보행자 상해심각도를 산출하여 시스템의 효과를 평가하는 방법론은 향후 보행자-차량 간의 사고예방을 위한 기술 또는 시스템의 교통안전효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
무선통신 기술과 정보 기술을 이용해서 사용자 무선 단말에 다양한 정보를 제공하는 텔레매틱스 서비스는 차량 운전자, 탑승자 및 보행자 등 사용자에 따라 다양한 형태의 서비스로 진화하고 있다. 또한 무선통신망의 발전으로 인해 광대역 통신의 대용량 텔레매틱스 서비스로의 발전이 기대되고 있다. 본 논문에서는 텔레매틱스 서비스 중에서 대중교통의 편리한 사용을 위한 보행자 위주의 길안내 서비스에 대해 논한다. 보행자 대중교통 안내 서비스를 위한 요구 사항을 기반으로 서비스 기능을 정의하고 서비스를 분류함으로써 보행자의 도보 및 대중교통 안내 서비스를 제안한다. 보행자 대중교통 안내 서비스는 보행자 도보 길안내 기능, 출발지와 목적지 기반의 One-Stop 대중교통 안내 기능, 대중교통 정보 제공 기능, 경로 예약 기능, 개인화 기능으로 분류할 수 있으며 각 기능의 정의 및 구성 요건들을 제안한다.
색상 영상과 이에 상응하는 깊이 영상으로 3차원 비디오를 만드는 방법은 최근 키넥트 깊이 카메라와 같이 저가임에도 불구하고 높은 성능을 보이는 카메라가 시중에 출시되면서 다양한 형태의 응용분야에 많이 사용되기 시작했다[1]. 본 연구는 TOF(Time Of Flight) 카메라와 RGB 카메라가 같이 있는 키넥트를 이용해서 깊이 영상에서 보행자를 탐지한다. 전처리 작업으로 배경 깊이 맵을 미리 저장하고, 깊이의 차이로 보행자 유무를 알아낸다. 보행자를 지속적으로 탐지하기 위해 CAMShift 알고리즘을 사용해 라벨링과 보행자 추적을 하며, 보행자의 진행 방향과 속도를 탐지하기 위해 Dense Optical Flow를 사용해 보행자의 벡터 정보를 저장한다. 보행자가 깊이 맵 밖으로 나가면 해당 보행자에 대한 탐지를 종료한다.
최근 여러 목적으로 영상 정보를 제공하는 CCTV는 지능형으로 변화하고 있으며, 컴퓨터 비전을 이용한 자동화 응용 범위가 증가하고 있다. 보행자 및 차량 등의 정확한 인식을 위해 신뢰성이 높은 검출방법을 수행하여야 하며 이를 위해 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다수의 보행자가 움직이는 상황에서 보행자의 세 가지 특징 정보를 획득하여 다수의 보행자들을 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보행자 검출 및 추적에 실패하거나 혼동되는 상황을 최소화 하면서 각각의 보행자를 구별한다. 보행자들끼리 근접하거나 겹치는 경우 미리 저장된 프레임 특징 정보를 이용하여 보행자를 구별 및 검출한다.
본 논문은 보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 감시 카메라 네트워크를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이 급격하게 변하는 경우 잘못 검출하는 경우가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 이는 보행자 검출 후 해당 영역에 대하여 보행자 재 검출을 하는데 있어서 배경 부분의 변화에 영향을 받는다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 배경 부분의 영향에 의한 효과를 줄이기 위하여, 보행자 영역 분리 알고리즘을 이용하여 보행자 영역을 분리한 후, 보행자 재 검출을 수행하는 연구를 진행한다.
본 논문은 보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 감시 카메라 네트워크를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이 급격하게 변하는 경우 잘못 검출하는 경우가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 이는 보행자 검출 후 해당 영역에 대하여 보행자 재 검출을 하는데 있어서 배경 부분의 변화에 영향을 받는다는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 배경 부분의 영향에 의한 효과를 줄이기 위하여, 보행자 영역 분리 알고리즘을 이용하여 보행자 영역을 분리한 후, 보행자 재 검출을 수행하는 연구를 진행한다.
보행자 재 검출 알고리즘, 즉 person Re-Identification 알고리즘은 주어진 영상 내에 존재하는 보행자들 중 특정 보행자를 검출해내는 방법이다. 최근까지 보행자 재 검출 알고리즘에 대한 여러 연구가 진행되어 오고 있지만 기존의 CNN 네트워크를 이용한 보행자 재 검출 알고리즘의 경우, 실제 영상 데이터를 이용하여 보행자 재 검출을 할 경우 주변 환경 조건이나 조명의 조건, 보행자를 촬영한 방향 등에 따라 정확도가 떨어지는 현상이 발행한다. 이에 따라, 보행자 재 검출 알고리즘을 수행하는데 있어서, 조명 등의 조건에 구애 받지 않고 정확한 검출을 할 수 있도록 style transfer를 이용하여 영상을 변형하여 보행자 재검출을 수행하는 연구를 진행한다.
본 연구는 요인분석을 통해 노인 보행자 사고 유형을 대표할 수 있는 성분 값을 계산하고 군집분석을 실시하여 노인 보행자 사고 취약 지역을 선정하는 모델을 확인하였다. 기존 노인보행자 사고에 관한 연구는 보행 환경 분석 및 노인보행자 사고 특성을 확인한 뒤, 제도적, 물리적 환경 개선 등에 대한 정책 제언의 형식으로 진행되었다. 이러한 연구는 실질적으로 노인 보행자 특성을 분석하여 사고를 감소시키는 연구가 아닌, 일반적으로 알려진 사실이나 해외 사례를 들어 노인 보행자 사고의 현 실태에 대해 어느 정도 환기만 시켜주는 역할로 그쳤다. 이러한 점에서 군집분석을 통한 노인 보행자 사고 취약지역 선정은 노인 보행자 사고 특성의 비교를 명확하게 할 수 있도록 새로운 기준을 제시하였다. 이에 기존의 방법론에서 벗어나 실질적으로 노인 보행자 사고 방지 대책이 시급한 지역을 선정하였고, 노인 보행자 사고에 관해 활발히 연구 시킬 것이라 예상한다. 군집분석을 사용하는 핵심은 사망자 수와 사망률이 상대적으로 동시에 높은 군집을 선정할 수 있고 지역 특성 비교를 통해 향후 노인 보행자 사고에 관한 추가 연구가 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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