Today advanced traffic management systems are required because of a high increase in traffic demand. Accordingly, the objective of this study is to take advantage of image processing systems and present image processing methods available for collection of the data on traffic characteristics, and then to investigate the possibility of traffic flow analysis by means of comparison and analysis of measured traffic flow. Data were collected at two places of Daegu city and Kyongbu expressway by using VTR. Rear view (down stream) and frontal view (up stream) methods were employed to compare and analyze traffic characteristics including traffic volume, speed, time-headway, time-occupancy, and vehicle-length, by analysis of measured traffic flow and image processing respectively. Judging from the results obtained by this study, image processing techniques are sufficient for the analysis of traffic volume, but a frame grabber equipped with high speed processor is necessary as well, with low level system judged to be sufficient for traffic volume analysis.
Image detection system for road traffic data analysis is a real time detection system using image processing techniques to get the real-time traffic information which is used for traffic control and analysis. One of the most important functions in this system is to match the coordinates of real world and that of image on video camera. When there in no way to know the exact position of camera and it´s height from the object. If some points on the road of real world are known it is possible to calculate the coordinates of real world from image.
본 논문은 스쿨존 영역의 교통 환경 분석을 위한 배경영상 추출 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 교통 환경에서 수시로 발생되는 밝기 변화와 정지 객체에 의한 문제를 해결하고 있다. 전자를 위해 고속 Sigma-Delta 알고리즘을 이용해 배경영상을 현 프레임으로 고속 갱신하고, 후자를 위해 직전 프레임과 오랜 시간의 평균 배경영상을 이용해 동적 영역을 검출하여 정지 객체를 배경영상에서 배제한다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘들과 비교하여 밝기 변화에 빠르게 잘 적응하고 있고, 배경영역의 SAD (Sum of Absolute Differences)를 약40~80% 정도를 줄여주고 있다.
Usually marine traffic survey has been conducted by some methods like an ocular observation using portable RADAR, a questionnaire, etc. But these should have expended a lot of manpower and expenses. In this paper, we have developed new observation module which could capture the RADAR image using PC camera simply, and allowed as to track targets on the PC monitor directly. And it has been programmed to make a database of RADAR image, target's track and information, and analyze the marine traffic tendency in various ways like vessel number crossed over gate line, vessel's velocity distribution in gate line, traffic density distribution, etc. We have confirmed that this module could observe and analyze the marine traffic efficiently and economically through several on-the-spot experiments.
본 논문은 영상검지기 증가에 따라 교통정보 신뢰도에 대한 우려가 높아지고 있는 바, 지점검지기 데이터 분석을 통해 신뢰도가 높은 대표 구간 교통량 생성방법을 제안하였다. 이를 위해 고속도로를 대상으로 영상과 루프 검지기에서 각각 수집된 교통량 차이를 비교분석하고 통계적으로 검증하였으며, 실측교통량과의 오차율을 분석하였다. 분석 결과, 영상검지기와 루프검지기에서 각각 수집된 교통량은 동일 구간, 동일한 시간대에 수집된 자료라도 차이가 있었으며, 이는 통계적으로 유의하였다. 또한 루프검지기에서 수집된 교통량이 실측교통량과의 가장 차이가 적어, 대표 구간 교통량 생성 시 루프 및 영상 교통량을 평균하는 현재의 방법보다 영상검지기보다 신뢰도가 높은 루프 검지기 자료를 대표치로 이용하는 방법을 제안하였다. 이는 다양한 신뢰도를 보이는 많은 데이터를 이용하여 대표치를 생성하는 것보다, 하나라도 보다 신뢰성이 높은 데이터를 대표치로 이용하는 것이 훨씬 양질의 데이터를 생성할 수 있음을 보여준다. 다만, 루프검지기라고 할지라도 유지관리 및 기타 다양한 요소에 의해 신뢰도가 저하될 수 있으므로 검지기 상태에 대한 검증과 평가는 반드시 전제되어야 한다.
Traffic lights at night are usually framed in the image as bright regions bigger than the real size due to glow effect. Moreover, the colors of lighting region saturate to white. So it is difficult to distinguish between different traffic lights at night. Many related studies have tried to decrease the glow effect in the process of capturing images. Some studies drastically decreased the shutter time of the camera to reduce the adverse effect by the glow. However, this makes the video too dark. This study proposes a new idea which utilizes the glow effect. It examines the outer radial region of traffic light. It presents an algorithm to discriminate the color of traffic light by the analysis of the outer radial region. The advantage of the proposed method is that it can recognize traffic lights in the image captured by an ordinary black box camera. Experimental results using seven short videos show the performance of traffic light recognition reporting the precision of 96.4% and the recall of 98.2%. These results show that the proposed method is valid and effective.
본 논문에서는 교통 영상에서 실시간 교통 정보를 산출하는 새로운 기법을 소개한다. 각 차선의 검지 영역은 통계적 특징과 형상적 특징을 이용하여 도로, 차량, 그리고 그림자 영역으로 분류한다. 한 프레임에서의 오류는 연속된 프레임에서의 차량 영역의 상관적 특징을 이용하여 시공간 영상에서 교정된다. 국부 검지 영역만을 처리하므로 전용의 병렬 처리기 없이도 초당 30 프레임 이상의 실시간 처리가 가능하며 기상조건, 그림자, 교통량의 변화에도 강건한 성능을 보장할 수 있다.
ATIS(Advanced Traveler Information System)는 교통 상황이나 주행 정보 등을 실시간으로 제공하여 이용자의 편익을 도모하는 시스템이다. ATIS를 위해 영상 이미지를 분석하여 교통정보를 수집 수집하는 방식은 크게 영역에 루프 검지기를 설정하여 측정하는 방식과, 영상 분석을 통해 차량을 검출하고 추적하는 방식으로 나뉜다. 본 연구에서는 차선마다 가상 검지기를 설치하는 방식을 기초로, 영상 분석 방법의 차량 위치 추적 방식을 응용하여 교통정보를 측정하는 시스템을 제안한다. 이때 가상 검지기 방식의 단점을 보완하기 위해 차선마다 다중의 가상 검지선을 설정하여, 검지 영역 내에 여러 대의 차량이 진입하거나 차량의 차선 변경 시에도 효과적으로 교통정보를 추출할 수 있게 하였고, 영상분석 방식의 문제점인 검지영역의 크기 증가에 따른 차량 추출 시간의 증가를 해결하기 위해 검지 영역 내에서 대표 픽셀을 추출하여 교통정보를 측정하였다. CCTV를 이용하여 취득한 영상에 제안하는 시스템을 이용하여 차량의 평균 속도와 차선별 교통량 측정한 결과 실제 교통량대비 평균 92.32%의 차량 검지율를 보였다.
In this paper, a robust traffic light detection method is proposed by using vision sensor and DGPS(Difference Global Positioning System). The conventional vision-based detection methods are very sensitive to illumination change, for instance, low visibility at night time or highly reflection by bright light. To solve these limitations in visual sensor, DGPS is incorporated to determine the location and shape of traffic lights which are available from traffic light database. Furthermore the geometric relationship between traffic light and vision sensor is used to locate the traffic light in the image by using DGPS information. The empirical results show that the proposed method improves by 51% in detection rate for night time with marginal improvement in daytime environment.
In this paper, a model for two-layered video traffic is proposed. The performance analysis of the proposed model and the effects of two-layer coding scehemes in ATM networks are also studied. ATM-based networks give the possibility to support image codingat variable bit rate(VBR). Two layer coding is one of the very promising methods among many proposed methods to compensate the cell loss, the major drawback in ATM networks. From the experimental data of the 2-layer coded video traffics, it is observed that traffic patterns of base layer and enhanced layer are highly correlate to each other, when constant image quality is kept. With this observation, coded two layered video traffic can be modeled as 2-dimensional Markov chain. The model well fit the real experimental data. The model was used for the analysis of the performance of statistical multiplexer with priorites in ATM networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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