In order to keep safe driving conditions under road networks, there are several formations such as road structure, road surface condition, traffic occupancy and supplement of an accurate information of traffic status ahead To support safe-driving on each road formation, each formation is supplied with various information to help the driver. However, in some cases like rapid status change at local-scale geography, traffic information systems often displays insufficient information because of the lack of information correlation. In order to accurately aware the driver, all road formation must be in sync. It is important to supply accurate information to the driver because this information directly impacts the drivers on the road. This paper discusses the amber information to keep the least safety driving over road formations including tunnels and bridges. This paper also will propose the informations for safe-driving conditions, information linkage on the road and rule-base safety information, as ITS technology, being displayed for all drivers under the worst weather conditions.
In reflection of road expansion and increasing use rates, interest has blossomed in predicting driving environment. In addition, a gigantic scale of big data is applied to almost every area around the world. Recently, technology development is being promoted in the area of road traffic particularly for traffic information service and analysis system in utilization of big data. This study examines actual cases of road management systems and road information analysis technologies, home and abroad. Based on the result, the limitations of existing technologies and road management systems are analyzed. In this study, a development direction and expected effort of the prediction of road information are presented. This study also examines regression analysis about relationship between guide name and traffic volume. According to the development of driving environment prediction platform, it will be possible to serve more reliable road information and also it will make safe and smart road infrastructures.
This paper addresses the use of directional textural information for connecting road segments. In urban scene, some roads are occluded by buildings, casting shadow of buildings, trees, and cars on streets. Automatic extraction of road network from remotely sensed high resolution imagery is generally hindered by them. The results of automatic road network extraction will be incomplete. To overcome this problem, several perceptual grouping algorithms are often used based on similarity, proximity, continuation, and symmetry. Roads have directions and are connected to adjacent roads with certain angles. The directional information is used to guide road fragments connection based on roads directional inertia or characteristics of road junctions. In the primitive stage, roads are extracted with textural and direction information automatically with certain length of linearity. The primitive road fragments are connected based on the directional information to improve the road network. Experimental results show some contribution of this approach for completing road network, specifically in urban area.
운전자에게 차량의 현재 위치 및 도로 주변 상황 인지는 안전하고 쾌적한 운전 환경 조성을 위해 반드시 필요한 정보들이다. 본 논문에서는 도로시설물 및 도로표지 등의 도로정보를 모니터링 하고 시각적으로 알리기 위해 도로주행영상 내 좌표정보 결합 및 시점변환 기법을 이용한 도로주행환경 자동인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내 탑재된 카메라와 GPS를 이용하여 공간정보가 반영된 도로주행영상을 생성한 후, 생성 영상의 시점 변환 및 정합, 도로정보 검출을 수행하여 사용자에게 도로정보를 시각적으로 제공할 수 있도록 한다. 제안한 방법을 도로 주행 영상에서 실험한 결과, 도로주행영상 내 GPS 좌표정보의 결합 시간은 66.5ms, 교통 표지판 검출율은 95.83%, 프레임당 표지판 검출 처리 시간은 평균 227.45ms 이었다. 따라서 15프레임/초 이하의 입력 동영상에 대하여 효과적으로 도로주행환경을 자동으로 인식하는 것이 가능함을 확인하였다.
A road surface temperature prediction model (UM-Road) using input data of the Unified Model (UM) output and road physical properties is developed and verified with the use of the observed data at road weather information system. The UM outputs of air temperature, relative humidity, wind speed, downward shortwave radiation, net longwave radiation, precipitation and the road properties such as slope angles, albedo, thermal conductivity, heat capacity at maximum 7 depth are used. The net radiation is computed by a surface radiation energy balance, the ground heat flux at surface is estimated by a surface energy balance based on the Monin-Obukhov similarity, the ground heat transfer process is applied to predict the road surface temperature. If the observed road surface temperature exists, the simulated road surface temperature is corrected by mean bias during the last 24 hours. The developed UM-Road is verified using the observed data at road side for the period from 21 to 31 March 2013. It is found that the UM-Road simulates the diurnal trend and peak values of road surface temperature very well and the 50% (90%) of temperature difference lies within ${\pm}1.5^{\circ}C$ (${\pm}2.5^{\circ}C$) except for precipitation case.
최근 도시지역의 확산과 교통망의 발달로 도로안내표지의 효율적 정보제공이 요구되고 있으며, 안내체계의 효율성을 증대시킬 수 있는 안내지명의 선정원칙과 안내체계가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수원시의 도로표지 안내정보의 실태를 파악하여 적절한 정보들을 제공되고 있는지 또한 제공된 정보들은 체계적인 연속성을 가지고 있는지 파악하고자 하였다. 즉, 도로이용자가 찾고자하는 한 지점을 중심으로 도로표지판의 안내정보의 적절성과 연계성 및 출현빈도에 관한 조사를 실시하였다. 수원시청을 최종목적지로 하여 주변도시 접경부 의왕시, 안산시, 화성시, 오산시, 용인시 등지 에서 수원시청까지 5개의 간선도로에 설치된 도로표지판 중 방향예고표지와 방향표지, 시설안내표지등을 분석하였다. 결과, 도로표지규정의 안내 지명선정 원칙에 의한 랜드마크나 1등급으로 분류되는 지명들은 상대적으로 찾기가 다소 용이하나, 그 외의 이용자가 원하는 지명을 알아내는데 상당히 어려움이 있는 것으로 파악되었다. 이는 안내지명만으로 현 위치를 파악하기가 어렵고 제시된 안내지명이 직진방향에서 만날 수 있는 지명뿐 아니라 좌회전 혹은 우회전을 해야만 만날 수 있는 지명일 경우 방향을 알 수가 없어 비효율적인 정보가 제공되고 있는 것으로 파악되었다. 게다가 선정된 안내지명마저도 출현빈도의 적정성에 문제가 있고, 표지간의 연계가 이루어지고 있지 않아 도로이용자에게 많은 불편함을 주고 있는 것으로 나타났는데, 이러한 이용 상의 불편을 방지하기 위해서 도로표지의 체계적인 개선이 필요하다.
현재 구축되고 있는 도로관리시스템은 시설물 주체별로 관리하고 있기 때문에 도로에 대한 정확한 정보제공이 곤란한 실정이다. 본 연구는 도로관리의 문제점을 해결하고 보다 효율적인 도로시설물을 관리하기 위해 서버-클라이언트 네트워크구조를 도입하여 자료의 최신성을 유지할 수 있도록 시스템을 개발하였다. 또한, 도로에 관련된 각종 도형정보, 속성정보, 사진정보를 통합관리하여 도형자료의 연속성과 입체적인 도면구성이 이루어질 수 있도록 하였으며, 도로의 동영상자료를 이용한 현장감있는 도로정보를 제공할 수 있도록 하여, 도로정보관리 업무가 과학적으로 이루어 질 수 있도록 하였다.
Park, Seung-Ran;Kim, Tae-Jung;Jeong, Soo;Kim, Kyung-Ok
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.34-39
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2002
Road information is very important for topographic mapping, transportation application, urban planning and other related application fields. Therefore, automatic detection of road networks from spatial imagery, such as aerial photos and satellite imagery can play a central role in road information acquisition. In this paper, we use least squares correlation matching alone for road center tracking and show that it works. We assumed that (bright) road centerlines would be visible in the image. We further assumed that within a same road segment, there would be only small differences in brightness values. This algorithm works by defining a template around a user-given input point, which shall lie on a road centerline, and then by matching the template against the image along the orientation of the road under consideration. Once matching succeeds, new match proceeds by shifting a matched target window further along road orientation at the target window. By repeating the process above, we obtain a series of points, which lie on a road centerline successively. A 1m resolution IKONOS images over Seoul and Daejeon were used for tests. The results showed that this algorithm could extract road centerlines in any orientation and help in fast and exact he ad-up digitization/vectorization of cartographic images.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권4호
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pp.269-276
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2013
Information and communication technology (ICT) is a promising solution for mitigating road traffic congestion. ICT allows road users and vehicles to be managed based on real-time road status information. In Tanzania, traffic congestion causes losses of TZS 655 billion per year. The main objective of this study was to develop an optimal approach for integrating real-time road information (RRI) to mitigate traffic congestion. Our research survey focused on three cities that are highly affected by traffic congestion, i.e., Arusha, Mwanza, and Dar es Salaam. The results showed that ICT is not yet utilized fully to solve road traffic congestion. Thus, we established a possible approach for Tanzania based on an analysis of road traffic data provided by organizations responsible for road traffic management and road users. Furthermore, we evaluated the available road information management techniques to test their suitability for use in Tanzania. Using the floating car data technique, fuzzy logic was implemented for real-time traffic level detection and decision making. Based on this solution, we propose a RRI system architecture, which considers the effective utilization of readily available communication technology in Tanzania.
PURPOSES : This study attempts to design and establish the road surface condition detection system by using the image processing that is expected to help implement the low-cost and high-efficiency road information detection system by examining technology trends in the field of road surface condition information detection and related case studies. METHODS : Adapted visual information collecting method(setting a stereo camera outside of the vehicle) and visual information algorithm(transform a Wavelet Transform, using the K-means clustering) Experiments and Analysis on Real-road, just as four states(Dry, Wet, Snow, Ice). RESULTS : Test results showed that detection rate of 95% or more was found under the wet road surface, and the detection rate of 85% or more in snowy road surface. However, the low detection rate of 30% was found under the icy road surface. CONCLUSIONS : As a method to improve the detection rate of the mobile road surface condition information detection system developed in this study, more accurate phase analysis in the image processing process was needed. If periodic synchronization through automatic settings of the camera according to weather or ambient light was not made at the time of image acquisition, a significant change in the values of polarization coefficients occurs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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