In the ubiquitous computing environment, a ubiquitous vehicle will be a communication node in the vehicular network as well as the means of ground transportation. It will make humans and vehicles seamlessly and remotely connected. Especially, one of the prominent services in the ubiquitous vehicle is the vehicle remote operation. However, mutual-collaboration with the in-vehicle communication network, the vehicle-to-vehicle communication network and the vehicle-to-roadside communication network is required to provide vehicle remote operation services. In this paper, an Internet-based human-vehicle interfaces and a network architecture is presented to provide remote vehicle control and diagnosis services. The performance of the proposed system is evaluated through a design and implementation in terms of the round trip time taken to get a vehicle remote operation service.
An educational network system based on CAN protocol internal to a passenger ground vehicle has been developed. The developed network system has been applied to a commercial plug-in electrical vehicle and verified the educational applicability. To apply this in-vehicle network technology based on CAN, a suitable electric vehicle has been chosen and a CAN network structure has been designed, developed and manufactured. Since the commercial electric vehicle chosen as a test bed has its own proprietary electric network, we explain how the original electric network has been utilized and how the new network system has been designed. The developed network system on a real vehicle has been tested to show the applicability and the performance. Finally, the system has been applied at few classrooms to demonstrate how the in-vehicle network system works and to teach how to analyse the CAN signals. The developed system proven to be effective for educational purpose.
현재 표준 차량 통신 프로토콜인 IEEE 802.11p는 차량 간 한 홉 전송을 수행하기 때문에 차량 환경에서 효율적인 정보 전달을 수행하는데 한계가 있다. 본 논문은 차량 환경에서 효율적인 정보 전달을 위해 무선 근거리 통신 중 하나인 LTE-D2D 기술을 사용한 차량 네트워크를 제안한다. 이때 전송 메시지 형태는 IP 패킷 옵션을 지닌 이름 기반 정보 메시지를 사용하고 일반 차량 노드는 요청하는 메시지를 중간 매개 노드인 대형 차량 노드로 전송하여 정보를 전송 받는다. 성능 분석을 통해 셀룰러 네트워크와 제안된 LTE-D2D 차량 네트워크에서의 패킷전달 시간에 따른 데이터 처리율을 비교하였다.
In this paper, a vehicle recognition algorithm based on deep convolutional neural network and compression dictionary is proposed. Firstly, the network structure of fine vehicle recognition based on convolutional neural network is introduced. Then, a vehicle recognition system based on multi-scale pyramid convolutional neural network is constructed. The contribution of different networks to the recognition results is adjusted by the adaptive fusion method that adjusts the network according to the recognition accuracy of a single network. The proportion of output in the network output of the entire multiscale network. Then, the compressed dictionary learning and the data dimension reduction are carried out using the effective block structure method combined with very sparse random projection matrix, which solves the computational complexity caused by high-dimensional features and shortens the dictionary learning time. Finally, the sparse representation classification method is used to realize vehicle type recognition. The experimental results show that the detection effect of the proposed algorithm is stable in sunny, cloudy and rainy weather, and it has strong adaptability to typical application scenarios such as occlusion and blurring, with an average recognition rate of more than 95%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1795-1811
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2019
In order to achieve rapid and accurate detection of vehicle objects in complex traffic conditions, we propose a novel vehicle detection method. Firstly, more contextual and small-object vehicle information can be obtained by our Joint Feature Network (JFN). Secondly, our Evolved Region Proposal Network (EPRN) generates initial anchor boxes by adding an improved version of the region proposal network in this network, and at the same time filters out a large number of false vehicle boxes by soft-Non Maximum Suppression (NMS). Then, our Mask Network (MaskN) generates an example that includes the vehicle occlusion, the generator and discriminator can learn from each other in order to further improve the vehicle object detection capability. Finally, these candidate vehicle detection boxes are optimized to obtain the final vehicle detection boxes by the Fine-Tuning Network(FTN). Through the evaluation experiment on the DETRAC benchmark dataset, we find that in terms of mAP, our method exceeds Faster-RCNN by 11.15%, YOLO by 11.88%, and EB by 1.64%. Besides, our algorithm also has achieved top2 comaring with MS-CNN, YOLO-v3, RefineNet, RetinaNet, Faster-rcnn, DSSD and YOLO-v2 of vehicle category in KITTI dataset.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.73-76
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2005
The advanced information and communication technology gives vehicles another role of the third digital space, merging a physical space with a virtual space in a ubiquitous society. In the ubiquitous environment, the vehicle becomes a sensor node, which has a computing and communication capability in the digital space of wired and wireless network. An intelligent vehicle information system with a remote control and diagnosis is one of the future vehicle systems that we can expect in the ubiquitous environment. However, for the intelligent vehicle system, many issues such as vehicle mobility, in-vehicle communication, service platform and network convergence should be resolved. In this paper, an in-vehicle gateway is presented for an intelligent vehicle information system to make an access to heterogeneous networks. It gives an access to the server systems on the internet via CDMA-based hierarchical module architecture. Some experiments was made to find out how long it takes to communicate between a vehicle's intelligent information system and an external server in the various environment. The results show that the average response time amounts to 776ms at fixec place, 707ms at rural area and 910ms at urban area.
최근 편의성, 안전성, 편리성 등의 키워드가 자동차 시장에서 새로운 화두로 등장하면서 자동차 시장에서 차량 내 전장부분의 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 많은 전자기기의 사용이 필수적으로 요구되어지면서 전자기기들 간의 통신이 부각되어지고 있다. 차량 내부에서는 컨트롤러, 센서, 그리고 멀티미디어 기기인 오디오, 스피커, 비디오, 네비게이션 등 다양한 장치들이 CAN이나 MOST와 같은 차량 네트워크를 통해 연결되어 있다. 현재 차량 네트워크는 서로 각각의 목적에 따라 운용되고 관리되어 지고 있다. 본 논문에서는 MOST Network를 이용하여 최근의 키워드가 되고 있는 편의성, 안전성, 편리성 등을 고려한 지능형 자동차에 요구되는 Navigation을 구현하여 차량 내 CAN Network를 제어하는 시스템을 제시하고자 한다.
최근 편의성, 안전성, 편리성 등의 키워드가 자동차 시장에서 새로운 화두로 등장하면서 자동차 시장에서 차량 내 전장부분의 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 많은 전자 기기의 사용이 필수적으로 요구되어지면서 전자 기기들 간의 통신이 부각 되어지고 있다. 차량 내부에서는 컨트롤러, 센서, 그리고 멀티미디어 기기인 오디오, 스피커, 비디오, 내비게이션 등 다양한 장치들이 CAN 이나 MOST와 같은 차량 네트워크를 통해 연결 되어 있다. 현재 차량 네트워크는 서로 각각의 목적에 따라 운용 되고 관리 되어 지고 있다. 본 논문에서는 MOST Network를 이용하여 최근의 키워드가 되고 있는 편의성, 안전성, 편리성 등을 고려한 지능형 자동차에 요구되는 Navigation을 구현하여 차량 내 CAN Network를 제어하는 시스템을 제시하고자 한다.
차량 내부의 다양한 전자장치를 연결하는 차량 내 통신(IVN: in-vehicle network)은 실시간성, 저잡음성, 고신뢰성, 고유연성 등이 필요하며 CAN(controller area network), CAN-FD(CAN flexible data rate), FlexRay, LIN(local interconnect network), SENT(single edge nibble transmission), PSI5(peripheral sensor interface 5) 등 다양한 기술이 있다. 본 논문에서는 이들 기술의 동작 원리에 대해 살펴보고 각 기술의 적용 대상과 장단점에 대해 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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