본 논문에서는 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 차량의 요동에 기인되는 피칭오차를 보정하여 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 선행 차량까지의 거리를 정확히 계측하기 위하여 2 차원 영상좌표로부터 사영기하학을 적용하여 3 차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 직선부분에 대한 도로의 영상 모델을 제시하였다. 기 발표된 많은 연구논문들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않은 경우가 많다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표 계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화 에 따른 오차특성을 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 현저하게 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 도로안내표지판 내의 거리정보를 빠르고 정확하게 획득하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표지판의 인식, 거리를 획득하기 용이한 전 처리 과정, 거리정보를 습득하는 것으로 구성된다. 표지판의 인식은 여러 가지 잡음을 해결하기 위해 감마 보정을 포함한 색상검출을 사용하였으며, 거리정보를 용이하게 획득하기 위해서 직선 인자를 이용한 기울기 보정과 고속 푸리에변환을 이용한 해상도 보정을 적용하였다. 거리정보를 습득하는 과정은 모폴로지 연산을 통해 영역을 부각하고 레이블링, 템플릿 매칭을 사용하였다. 이러한 과정을 통해 도로안내표지판의 거리정보를 습득하여 분기점까지 남은 거리를 출력하는 시스템을 제안하였다. 결과적으로 연산속도 개선에 중점을 두어 실시간으로 처리할 수 있는 시스템에 사용 가능하며, 그 결과 프레임 당 평균 0.46초의 속도를 가지며, 정확도에서도 유사도 0.65의 수치를 갖는다.
교통안전에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통사고의 발생률을 줄이는 자율 주행에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 객체의 인식과 탐지는 자율 주행을 위한 필수적인 요소이다. 때문에 도로 상황을 판단하기 위하여 교통 영상 빅데이터에서 객체 인식 및 탐지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 주간 데이터만 사용하기 때문에 야간 도로에서 객체 인식이 어렵다. 특히 광원 객체의 경우 빛 번짐과 백화 현상으로 인해 주간의 특징을 그대로 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 교통 영상 빅데이터 처리를 위한 Yolo 기반 광원 객체 탐지를 제안한다. 제안하는 방법은 야간 교통 영상을 대상으로 색상 모델 변화를 적용하여 이미지 처리를 수행한다. 이미지 처리를 통해서 객체의 특징을 추출하여 객체의 후보군을 결정한다. 후보군 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 통해 야간 도로에서 광원 객체 탐지의 인식률을 높이는 것이 가능하다.
연구목적: 본 연구는 도로함몰 예방을 위하여 공동탐사시 확인된 공동 중 포장층의 재포장 공사 등에 의한 공동관련 위치 및 이력 정보를 알 수 없게 되어 누구라도 정보를 정확하게 파악할 수 있도록 할 수 있는 RFID(Radio Frequency Identification) 시스템의 현장 적용성을 검토하는 것이다. 연구방법: RFID 시스템에 의한 공동 인식거리, 인식 여부와 인식율, 태그 성능과 태그 종류, 리더기 간섭, 통신, 지하 매설물 영향, 중복 인식 등에 대하여 현장 적용성을 위한 기초실험을 수행하였다. 연구결과: 태그와 리더기 인식 심도, 태그 정보 입력 및 리더기 인식 여부 결과, 기초 실험에 적용된 전자태그칩과 리더기는 도로 공동이 위치한 현장 환경에서 효과적으로 적용성이 있는 것으로 판단된다. 결론: 포장도로관리스템의 현장 적용을 위한 RFID 태그에 공동위치를 포함하여 공동에 관한 확인 일자, 공동의 규모, 발생원인, 주변 지하매설물 등의 여러 가지 제반 정보를 저장하여 전산화 및 모바일 활용도 가능한 시스템으로 공동관리 효과를 극대화 할 수 있다.
Autonomous vehicles must obey the traffic laws in order to drive actual roads. Traffic signs erected at the side of roads explain the road traffic information or regulations. Therefore, traffic sign recognition is necessary for the autonomous vehicles. In this paper, color characteristics are first considered to detect traffic sign candidates. Subsequently, we establish HOG (Histogram of Oriented Gradients) features from the detected candidate and recognize the traffic sign through a SVM (Support Vector Machine). However, owing to various circumstances, such as changes in weather and lighting, it is difficult to recognize the traffic signs robustly using only SVM. In order to solve this problem, we propose a tracking algorithm with RANSAC-based motion estimation. Using two-point motion estimation, inlier feature points within the traffic sign are selected and then the optimal motion is calculated with the inliers through a bundle adjustment. This approach greatly enhances the traffic sign recognition performance.
본 연구는 입력 영상에서 교통 신호등을 검출하고, 신호등의 색상을 인식하며, 신호를 판별하여 무인 자율주행 차량이나 ITS(Intelligent Transportation System)에 적용할 수 있는 신호등 색상 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 교통신호등을 검출하기 위해 CEA(Canny Edge Algorithm)를 이용하여 외곽선을 추출하였고, 신호등의 색상을 인식하고 정확도를 높이기 위하여 HCT(Hough Circle Transform)를 적용하였다. 제안된 방법으로 주행도로상에서 획득한 스트림 영상에 적용한 결과, 우수한 신호등 색상 인식률을 확인할 수 있었다. 특히 입력영상에서 신호등이 존재할만한 ROI(Region Of Interest)로 구분하여 연산시간을 줄일 수 있었고, 신호등과 유사한 영역이라도 원이 검출되지 않거나 HSV 공간에서 V값이 낮아 후보영역에서 탈락시킴으로써 인식률의 정확도를 높일 수 있었다.
도로 곡선부에서는 운전자의 시각변화로 인해 속도변화가 크게 발생하여 직선부에 비해 상대적으로 사고심각도가 크게 나타난다. 특히, 곡선부에서 발생하는 위험요소 중 하나인 시각왜곡현상은 도로 기하구조에 따라 다르게 나타난다. 실제 곡선부 시각왜곡현상은 도로설계 시 반드시 고려되어야 하는 주요 설계요소임에도 불구하고, 이에 대한 정량적 설계기준 수립연구가 미흡한 실정이다. 이에 시각왜곡현상을 고려한 곡선부 도로 설계기준 수립이 절실히 요구되어진다. 본 연구에서는 곡선부 운전자 행태와 운전자 시각특성 및 인지곡선반경에 관한 선행 연구를 고찰하고, 지방부 2차로 곡선부 시각왜곡현상을 고려하여 수학적 기법을 적용한 이론적 인지곡선반경 모형식을 개발하였다. 또한, 이론적 인지곡선반경 모형식을 토대로 이론적 시각왜곡도를 산출한 후, 기존 연구의 경험적 시각왜곡도와 비교 분석을 통하여 이론적 인지곡선반경 모형식의 오차범위를 검증하였다. 그 결과, 이론적 인지곡선반경 모형식에서 실제 곡선반경이 증가할수록 오차범위가 감소하는 추세로 나타나 실제 도로 곡선부의 특성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 토대로, 향후 도로 곡선부 설계시 안전상의 결함을 사전에 제거함으로써 도로 곡선부 위험요소를 최소화하고, 인간공학적 도로설계기준 개발 향상에 이바지할 수 있을 것으로 판단된다.
A lane detection based on a road model or feature all needs correct acquirement of information on the lane in an image. It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of an image when it is applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two (other proper terms including"modes") for detecting lanes on a road. First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road. Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It allows to extract accurately and efficiently the edge candidate points of a lane without any unnecessary searching. By means of inverse perspective transform which removes the perspective effect on the edge candidate points, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plan-view image in the World Coordinate System(WCS). We define a linear approximation filter and remove faulty edge candidate points by using it. This paper aims at approximating more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.e fitting.
최근 책임감리제도가 CM제도로 전환되고 ICEC 등급체계가 도입되는 과정에 건설관련 단체들은 국토교통부에 수시로 의견을 제시하고 있다. 그러나 그 정책 변화에 대하여 도로건설기술자들이 어떻게 인식하고 있는지 조사된 자료가 없다. 본 연구에서는 건설기술교육원에서 직무교육을 받고 있는 도로건설기술자들을 대상으로 CM과 ICEC 등급체계에 대하여 2차례 설문조사를 실시하고 분석하였다. 도로건설기술자들의 응답 추세는 외부 기관에 별도로 의뢰한 설문조사를 통하여 검증하였다. 그 결과를 토대로 하여 엔지니어링업계의 국제경쟁력을 높일 수 있는 건설정책 개선안을 도출하였다.
A lane detection based on a road model or feature all need correct acquirement of information on the lane in a image, It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of a image when being applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two searching range of detecting lane in a road, First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road, Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It is allow to extract accurately and efficiently the edge candidates points of a lane as not conducting an unnecessary searching. By means of removing the perspective effect of the edge candidate points which are acquired by using the inverse perspective transformation, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plane-view image in the World Coordinate System(WCS). We define linear approximation filter and remove the fault edge candidate points by using it This paper aims to approximate more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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