• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.414-416
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• 2003

Pedestrian assemblage is now a normal phenomenon in modern cities. To maintain an unblocked traffic situation, protect the pedestrians' safety and make preparedness for any emergencies is an important task for police department. Modeling pedestrian dynamics and simulating evacuation process can provide useful information for make accurate decisions. In this paper, by virtue of geographic information technologies, the authors proposed a conceptual framework to simulate pedestrian dynamics and evacuation in an open urban environment.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3769-3789
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• 2018

Social pedestrian groups are the basic elements that constitute a crowd; therefore, detection of such groups is scientifically important for modeling social behavior, as well as practically useful for crowd video understanding. A social group refers to a cluster of members who tend to keep similar motion state for a sustained period of time. One of the main challenges of social group detection arises from the complex dynamic variations of crowd patterns. Therefore, most works model dynamic groups to analysis the crowd behavior, ignoring the existence of stationary groups in crowd scene. However, in this paper, we propose a novel unified framework for detecting social pedestrian groups in crowd videos, including dynamic and stationary pedestrian groups, based on spatiotemporal-oriented energy measurements. Dynamic pedestrian groups are hierarchically clustered based on energy flow similarities and trajectory motion correlations between the atomic groups extracted from principal spatiotemporal-oriented energies. Furthermore, the probability distribution of static spatiotemporal-oriented energies is modeled to detect stationary pedestrian groups. Extensive experiments on challenging datasets demonstrate that our method can achieve superior results for social pedestrian group detection and crowd video classification.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1464-1480
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• 2019

Robust tracking of infrared (IR) pedestrian targets with various backgrounds, e.g. appearance changes, illumination variations, and background disturbances, is a great challenge in the infrared image processing field. In the paper, we address a new tracking method for IR pedestrian targets via multi-feature local sparse representation (SR), which consists of three important modules. In the first module, a multi-feature local SR model is constructed. Considering the characterization of infrared pedestrian targets, the gray and edge features are first extracted from all target templates, and then fused into the model learning process. In the second module, an effective tracker is proposed via the learned model. To improve the computational efficiency, a sliding window mechanism with multiple scales is first used to scan the current frame to sample the target candidates. Then, the candidates are recognized via sparse reconstruction residual analysis. In the third module, an adaptive dictionary update approach is designed to further improve the tracking performance. The results demonstrate that our method outperforms several classical methods for infrared pedestrian tracking.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4379-4397
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• 2017

Three different improvements of the Velocity-based model were proposed in a minimal velocity-based pedestrian model. The improvements of the models are based on the different agent forms. The different representations of the agent lead to different results, in this paper, we simulated the pedestrian movements in some typical scenes by using different agent forms, and the agent forms included the circles with different radiuses, the ellipse and the multi-circle stand for one pedestrian. We have proposed a novel model of pedestrian dynamics to optimize the simulation. Our model specifies the pedestrian behavior using a dynamic ellipse, which is parameterized by their velocity and can improve the simulaton accuracy. We found a representation of the pedestrian much closer to the reality. The phenomena of the self-organization can be observable in the improved models.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.363-366
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• 2016

본 논문에서는 보행자 검출 시, 교차 상황에서 발생하는 문제 해결을 위한 방법을 제안한다. 영상에서 특정 보행자를 검출하는 동안 다른 보행자와 교차하는 경우, 기존에 검출하던 보행자가 아닌 다른 보행자를 잘못 검출하는 문제가 발생한다. 문제 해결을 위해 제안하는 방법은 다음과 같다. 먼저, 검출할 특정 보행자를 bounding box로 선택하고 해당영역을 템플릿으로 추출한다. HOG를 이용하여 영상에서 보행자들을 검출하고, 후보영역으로 지정한다. 후보영역으로 지정된 보행자들을 앞서 템플릿으로 추출한 특정보행자와 비교하여 검출할 보행자를 최종 선택한다. 비교에는 템플릿 매칭, 히스토그램 비교와 LBP를 이용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.640-641
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• 2016

There are a number of reported papers about detection and tracking of pedestrian for urban design. While related studies have not dealt with various environmental situations, this paper proposes a pedestrian counting system using pedestrian pattern for overcoming technical limitations. The Pedestrian Algorithm uses four steps to count the number of pedestrians for analyzing the pedestrian pattern according to the characteristics of the foot patterns of pedestrians.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.67-74
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• 2011

최근 들어 스마트폰 등 모바일 단말기의 활용이 증대되면서 이동 중인 보행자에게 길안내 서비스를 제공하는 보행자 내비게이션 서비스의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 내비게이션 서비스에서 도로 네트워크는 경로와 안내 정보를 생성하는데 있어 가장 핵심적인 요소이다. 하지만, 차량을 위한 도로 네트워크에 비하여 보행 네트워크는 더욱 상세하고 방대한 공간에 대한 모델링 기법이 요구된다. 따라서 기존에 현지 조사와 수동 편집 과정을 통하여 구축하는 방법보다 효율적인 방안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기 구축되어 있는 차량용 내비게이션 데이터를 기반으로 보행자에게 적합한 보행 네트워크 생성 기법을 제안하였다. 보행 네트워크는 실제 보행자의 이동과 유사한 경로를 생성하기 위하여 보행 공간을 그 특성에 따라 보행 링크(인도, 이면도로, 보행 시설물)와 오픈 스페이스 링크로 구분하고 서로 다른 방법을 적용하여 구축하였다. 이와 같은 기법은 보행 네트워크 생성에 관한 표준 및 방법론이 존재하지 않는 현 시점에서 하나의 효율적인 대안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.1017-1028
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• 2019

Pedestrian tracking is a particular object tracking problem and an important component in various vision-based applications, such as autonomous cars and surveillance systems. Following several years of development, pedestrian tracking in videos remains challenging, owing to the diversity of object appearances and surrounding environments. In this research, we proposed a tracking-by-detection system for pedestrian tracking, which incorporates a convolutional neural network (CNN) and color information. Pedestrians in video frames are localized using a CNN-based algorithm, and then detected pedestrians are assigned to their corresponding tracklets based on similarities between color distributions. The experimental results show that our system is able to overcome various difficulties to produce highly accurate tracking results.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.293-297
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• 2007

본 논문에서는 실시간으로 획득된 칼라 영상에서 CMODE(Correct Multiple Object DEtection)방법을 이용하여 움직이는 다수 물체를 검출하고, 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 관심 보행자만을 추적하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 다수 물체가 검출되면, 사람의 구조적 특징과 형태 정보를 이용하여 나무의 흔들림이나 차량의 움직임은 제거하고 관심 보행자만을 검출한다. 검출된 관심 보행자 추적을 위한 1차 유사성 판단은 이전 관심 보행자의 무게중심과 현재 관심 보행자의 무게중심간의 거리차를 이용한다. 1차 유사성이 판단된 영역에 대하여 k-평균 알고리즘으로 세 개의 특징점을 구하고, 각 특징점의 $3{\times}3$ 영역에 대한 평균 색상값으로 2차 유사성을 판단하여 추적하도록 한다. 카메라 배율은 원거리의 보행자에 대한 추적을 용이하게 하기 위해서 조정하고, 카메라 시계(FOV: Field of View)는 보행자의 위치가 화면내의 일정 범위에 있지 않을 경우에 조정한다. 실험 결과, 제안한 CMODE 방법이 라벨링 방법보다 평균 접근 횟수가 1/4배정도 덜 접근하였으며, 평균 검출시간도 3배정도 빠르게 검출됨을 확인할 수 있었다. 나무의 흔들림으로 인한 영역이나 차량의 움직임 영역, 그림자 영역과 같이 복잡한 배경에서도 관심 보행자 검출은 평균 96.5%의 높은 검출률을 보였다. 관심 보행자 추적은 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 평균 95%의 높은 추적률을 보였으며, 관심 보행자는 카메라 시계와 배율을 조정함으로써 연속적으로 추적할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.469-477
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• 2013

본 논문은 특징 정보 예측을 통한 빠른 보행자 검출 기법을 제안한다. 다양한 크기의 보행자를 검출하기 위해 보행자 모델의 크기나 입력영상의 크기를 변화시킨다. 보행자 모델의 크기를 변화시킬 경우 크기별 모델이 필요하며, 보행자 모델의 크기의 축소시키는 경우 모델 정보를 손상시킨다. 보행자 모델의 다양한 크기별 보행자의 특징을 추출해야 하므로 보행자 특징의 추출은 전체 수행시간 중 가장 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문은 영상 크기에 따라 특징 추출을 반복하지 않고 입력영상에서 얻어진 특징 정보의 예측을 통해 보행자 검출의 특징추출을 수행한다. 제안하는 방법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 채널을 가진 ChnFtrs 특징 및 Adaboost 알고리즘을 사용과 학습과 실험을 위한 영상으로 INRIA 보행자 DB를 사용하였다.