This paper proposes an algorithm to effectively detect the traffic lights and recognize the traffic signals using a monocular camera mounted on the front windshield glass of a vehicle in day time. The algorithm consists of three main parts. The first part is to generate the candidates of a traffic light. After conversion of RGB color model into HSI and YCbCr color spaces, the regions considered as a traffic light are detected. For these regions, edge processing is applied to extract the borders of the traffic light. The second part is to divide the candidates into traffic lights and non-traffic lights using Haar-like features and Adaboost algorithm. The third part is to recognize the signals of the traffic light using a template matching. Experimental results show that the proposed algorithm successfully detects the traffic lights and recognizes the traffic signals in real time in a variety of environments.
본 논문에서는 Wavelet 변환과 Vector Quantization(VQ)을 이용한 VBR (variable-bit-rate) 비디오 트래픽 모델을 제안하고 있다. 여기에서 제안된 방법은 영상 트래픽을 Wavelet 변환한 후 두 개의 요소로 분해하여 각각을 분리하여 모델링한다. 첫 번째 요소는 AR(1) 프로세스 모델로 이것은 트래픽의 비교적 장시간에 걸친 변화 특성을 표현한다. 두 번째 요소는 벡터 양자화(VQ)를 사용하여 비교적 짧은 시간의 트래픽 특성을 표현한다. 다른 VBR 트래픽의 모델 방법과 비교해서 본 논문에서 제안하는 모델은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫째로 영상 트래픽의 특성을 장시간과 단시간의 형태로 나누어 모델링을 할 수 있다. 둘째로 트래픽 데이터의 주기적 코딩 구조를 보존한다. 마지막으로 프레임 레벨과 슬라이스 레벨의 트래픽 모델링을 통합할 수 있다. 통계적 측정과 네트워크 성능 실험을 통하여 제안된 모델의 타당성을 검증하였다.
Phan, Cao Tho;Pham, Duy Duong;Tran, Hoang Vu;Tran, Trung Viet;Huu, Phat Nguyen
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.34-52
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2019
This paper proposes an intelligent system performing an application with assistance of an Internet of Things (IoT) platform to control a traffic lights system. In our proposed systems, the traffic lights can be remotely controlled through the Internet. Based on IoT platform, the traffic conditions at different intersections of roads are collected and the traffic lights are controlled in a central manner. For the software part, the algorithm is designed based on the green wave theory to maximize the green bandwidth of arterial roads while addressing a challenging issue: the rapid changes of parameters including cycle time, splits, offset, non-fixed vehicles' velocities and traffic flow along arterial roads. The issue typically happens at some areas where the transportation system is not well organized like in Vietnam. For the hardware part, PLC S7-1200 are placed at the intersections for two purposes: to control traffic lights and to collect the parameters and transmit to a host machine at the operation center. For the communication part, the TCP/IP protocol can be done using a Profinet port embedded in the PLC. Some graphical user interface captures are also presented to illustrate the operation of our proposed system.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.262-265
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2008
We design level 1 traffic thematic map for common data structure. Level 1 means the road that can passing cars. If public office and private company use this form, they can save amount of money from overlapping update. And widely use of traffic analysis, navigation and traffic information system. For design common data structure we compared several data structure(traffic thematic map, ITS standard node/link, Car navigation map), and generalization these characteristic data. After generalization we considered about application parts. It can use of public part(traffic analysis, road management, accident management) and private part(car navigation, map product, marketing by variable analysis) etc.
Recently, occurrence of alcohol-involved traffic accidents is increasing while all the accidents by violation of law except drunk driving. Traffic accidents by drunk driving has a great external cost. In detecting drunk driving, blood alcohol content Many studies reported close correlation between blood alcohol content and traffic accidents by drunk driving. The risk of traffic accidnet increases exponentially as blood alcohol content increases. To control traffic accidents by drunk driving, decide target population. Heavy drinkers are few and responsible for a small part of the loss while casual drinkers are many and responsible for a large part of the loss. Casual drinkers need to be included in the targer population for the control of traffic accident by drunk driving. Stragegies to reduce the quantity of alcohol consumed, change the pattern of drink, such as frequency of drinking, raise of perceived risk of accident need to be sought.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제8권2호
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pp.54-66
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2007
Traffic and emergency monitoring systems are essential constituents of Intelligent Transportation System (ITS) technologies, but the lack of traffic monitoring has become a primary weakness in providing prompt emergency services. Demonstrated in numerous military applications, unmanned aerial vehicles (UAVs) have great potentials as a part of ITS infrastructure for providing quick and real-time aerial video images of large surface area to the ground. Despite of obvious advantages of UAVs for traffic monitoring and many other civil applications, it is rare to encounter success stories of UAVs in civil application including transportation. The objective of this paper is to report the outcomes of research supported by the state agency in US to investigate the feasibility of integrating UAVs into urban highway traffic monitoring as a part of ITS infrastructure. These include current technical and regulatory issues, and possible suggestions for a future UAV system in civil applications.
본 논문에서는‘shifting-level (SL) process’을 기초로 한 모델을 사용하여, VBR 부호화된 영상트래픽의 long-range dependence (LRD) 특성이 대기체계에 미치는 영향에 대해서 연구하였다. 연구 내용은 제1부와 제2부로 나누어 전개된다. 제 1부에서는 실제 영상트래픽의 자기상관함수가 exponential과 hyperbolic의 복합함수로 매우 정확히 표현될 수 있음을 보이고, 이러한 조건을 만족하는 SL process with compound correlations(SLCC)를 제안한다. 대표적인 SRD 모델인 DAR(1)모델과의 대기성능 비교를 통하여 hyperbolic한 상관도가 대기체계에 끼치는 영향을 분석한다. 분석결과 영상의 LRD 특성이 대기체계에 끼치는 영향의 중요도는 단순히‘Yes/No’로 답할 수 없으며, 트래픽 부하가 높아지면 그 영향이 강하게 나타나고, 반대로 트래픽 부하가 낮은 경우에는 무시할 수 있을 정도로 약하게 나타남을 알 수 있다. 여기에 사용하는 SL/D/1/K 대기체계의 해석방법을 제2부에서 다루게 된다.
The role of Intelligent Transportation System (ITS) is to efficiently manipulate the traffic flow and reduce the cost in logistics by using the state of the art technologies which combine telecommunication, sensor, and control technology. Especially, the hardware part of ITS is rapidly adapting to the up-to-date techniques in GPS and telematics to provide essential raw data to the controllers. However, the software part of ITS needs more sophisticated techniques to take care of vast amount of on-line data to be analyzed by the controller for their decision makings. In this paper, the authors develop a traffic congestion prediction model based on several different parameters from the sensory data captured in the Vehicle Detection System (VDS). This model uses the neural network technology in analyzing the traffic flow and predicting the traffic congestion in the designated area. This model also validates the results by analyzing the errors between actual traffic data and prediction program.
In a large signal intersection, it is the most important to set phase sequences and phase intervals of traffic signal in order to improve the efficiency of the capacity as well as safety. These setting allows to select the best sequence of signal phase among several alternatives, and thus to rearrange the starting and ending points of the individual phase using an effective interphase periods (EIP). The EIP is a gap between previous and current traffic movements at a potential collision point in an intersection. Each of traffic movements has an equality for safety and efficiency at the balanced condition of EIP. This paper presents how to set optimally the phase sequences and intervals of traffic signal in an intersection using phase based approach. And in the second part, we applied the theory developed in the first part. In particular, a numerical example of phase base signal setting is presented using a matrix computation method in order to select the best sequence among several alternatives, and thus to rearrange the starting and ending points of the individual phase using the EIP. This method also allows to apply to optimum signal setting even in five-lag or staggered-type intersection.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권2호
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pp.313-329
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2011
To provide a seamless network to customers, Internet service providers must promptly detect and control abnormal traffic. One approach is to shorten the traffic information measurement cycle. However, performance degradation is inevitable if traffic measurement servers merely shorten the cycle and measure all traffic. This paper presents a software architecture that can measure traffic more frequently without degrading performance by estimating the level of abnormal traffic. The algorithm in the architecture estimates the values of the interface group objects in MIB by using the IP group objects thereby reducing the number of measurements and the size of measured data. We evaluated this architecture on part of Internet service provider's IP network. When the traffic was measured 5 times more than before, the CPU usage and TPS of the proposed scheme was 7% and 41% less than that of the original scheme while the false positive rate and false negative rate were 3.2% and 2.7% respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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