• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제10권1호
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• pp.15-23
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• 2020

In this paper, we propose a new method to detect traffic accidents in video from vehicle-mounted cameras (vehicle black box). We use the distance between vehicles to determine whether an accident has occurred. To calculate the position of each vehicle, we use object detection and tracking method. By the way, in a crowded road environment, it is so difficult to decide an accident has occurred because of parked vehicles at the edge of the road. It is not easy to discriminate against accidents from non-accidents because a moving vehicle and a stopped vehicle are mixed on a regular downtown road. In this paper, we try to increase the accuracy of the vehicle accident detection by using not only the motion of the surrounding vehicle but also ego-motion as the input of the Recurrent Neural Network (RNN). We improved the accuracy of accident detection compared to the previous method.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.250-257
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• 2011

본 논문에서는 이동 카메라 영상에서 움직임 정보와 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 다수의 보행자를 검출하는 방법을 제안하였다. 먼저 연속된 영상의 특징점을 이용하여 카메라 자체의 움직임 보상용 한 후 차 영상과 프로젝션 히스토그램을 통해 움직이는 보행자를 검출한다. 차 영상을 이용한 보행자 검출은 간단한 방법이지만 움직임이 없는 보행자는 검출하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이러한 단점을 보완하기 위하여 SVM을 이용하여 움직이지 않는 보행자를 검출하였다. SVM은 보행자 검출과 같은 이진 분류 문제에 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 영상 내에 보행자가 서로 인접해 있거나 팔과 다리를 과도하게 움직이는 경우 검출하지 못하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 정보와 SVM을 이용하여 움직임이 없는 보행자와 보행자가 서로 인접해 있거나 과도한 동작을 취하는 경우에도 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실세계 영상을 이용하여 수행하였으며, 그 결과 평균 검출률이 94%, FP(False Positive)가 2.8%로 제안된 방법의 우수성을 입증하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.43-52
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• 2014

This paper presents a tracking system using images captured from a camera on a moving platform. A camera on an unmanned flying vehicle generally moves and shakes due to external factors such as wind and the ego-motion of the machine itself. This makes it difficult to track a target properly, and sometimes the target cannot be kept in view of the camera. To deal with this problem, we propose a new system for stable tracking of a target under such conditions. The tracking system includes target tracking and 3-axis camera motion compensation. At the same time, we consider the simulation of the motion of flying vehicles for efficient and safe testing. With 3-axis motion compensation, our experimental results show that robustness and stability are improved.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.45-50
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• 2022

The vehicle motion in urban environment is determined by surrounding traffic flow, which cause understanding the flow to be a factor that dominantly affects the motion planning of the vehicle. The traffic flow in this urban environment is accessed using various urban infrastructure information. This paper represents a color recognition algorithm for traffic lights to perceive traffic condition which is a main information among various urban infrastructure information. Deep learning based vision open source realizes positions of traffic lights around the host vehicle. The data are processed to input data based on whether it exists on the route of ego vehicle. The colors of traffic lights are estimated through pixel values from the camera image. The proposed algorithm is validated in intersection situations with traffic lights on the test track. The results show that the proposed algorithm guarantees precise recognition on traffic lights associated with the ego vehicle path in urban intersection scenarios.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.113-118
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• 2012

Collision detection plays a key role in collision mitigation system. The malfunction of the collision mitigation system can result in another dangerous situation or unexpected feeling to driver and passenger. To prevent this situation, the collision time, offset, and collision decision should be determined from the appropriate collision detection algorithm. This study focuses on a method to determine the time to collision (TTC) and frontal offset (FO) between the ego vehicle and the target object. The path prediction method using the ego vehicle information is proposed to improve the accuracy of TTC and FO. The path prediction method utilizes the ego vehicle motion data for better prediction performance. The proposed algorithm is developed based on laser scanner. The performance of the proposed detection algorithm is validated in simulations and experiments.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.419-422
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• 2012

최근, 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 위해 카메라의 정확한 포즈를 추정하고자 하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 이러한 연구들은 인간의 움직임을 추적하기 위하여 카메라 영상으로부터 인간의 포즈를 추정하여 주된 인터랙션으로 활용하고자 한다. 그러나 기존의 움직임 추정 방법은 주로 내부(ego) 혹은 외부(exo)의 단일 카메라만을 이용하기 때문에 미세한 움직임을 분석하기 어렵다. 본 논문에서는 외부 카메라뿐만 아니라 내부 카메라를 혼합하여 사용함으로써 미세한 움직임도 추정할 수 있는 하이브리드 비전 기반 움직임 추정 방법을 제안한다. 실험 결과는 단일 카메라만을 이용한 결과와 비교해 더 정확한 포즈 추정을 보인다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.321-329
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• 2015

This paper addresses a new algorithm for a stereo visual odometry to measure the ego-motion of a vehicle. The new algorithm introduces an inlier grouping method based on Delaunay triangulation and vanishing point computation. Most visual odometry algorithms rely on RANSAC in choosing inliers. Those algorithms fluctuate largely in processing time between images and have different accuracy depending on the iteration number and the level of outliers. On the other hand, the new approach reduces the fluctuation in the processing time while providing accuracy corresponding to the RANSAC-based approaches.

• 자동차안전학회지
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• 제15권4호
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• pp.16-22
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• 2023

This paper presents a proactive longitudinal motion planning algorithm for improving the safety of an automated bus. Since the field of view (FOV) of the autonomous vehicle was limited depending on onboard sensors' performance and surrounding environments, it was necessary to implement vehicle-to-vehicle (V2V) communication for overcoming the limitation. After a virtual V2V-equipped target was constructed considering information obtained from V2V communication, the reference motion of the ego vehicle was determined by considering the state of both the V2V-equipped target and the sensor-detected target. Model predictive control (MPC) was implemented to calculate the optimal motion considering the reference motion and the chance constraint, which was deduced from manual driving data. The improvement in driving safety was confirmed through vehicle tests along actual urban roads.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.531-534
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• 2006

능동 카메라에서 배경과 물체가 모두 움직이는 영상에서 이동물체를 검출하여 추적하기 위해 특징점을 추출하고 특징점을 이용해 영상 좌표계 변환 파라미터를 추정하여 카메라의 Ego-motion을 보정한다. 보정된 영상을 이용하여 움직이는 물체를 검출하고 잡음이 있는 관측영역에서 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 이동물체를 추정하는 실험을 수행한 내용의 논문이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.13-20
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• 2010

본 논문에서는 적분 영상(Integral Image)을 이용하여 고속 비디오 안정화를 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 매 프레임마다 적분 영상을 생성하고, 생성된 적분 영상에서 영상의 블록 움직임의 정합을 평가하여 지역 움직임을 추정한다. 이를 사용해서 전역 움직임을 추정하여 보정한다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 실험 데이터를 다양한 패턴으로 직접 제작하였고, 기존 안정화 알고리즘과의 떨림 보정과 수행 시간을 평가하였다. 실험 결과에서 기존 제안한 기법이 기존 방식들에 비해서 수행 시간이 빠르고 떨림을 검출하여 보정함을 확인하였다.