• 자동차안전학회지
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• 제12권3호
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• pp.7-12
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• 2020

This paper has presented the headlight inspection standards and methods of two-wheeled motorcycles considering Korean Motor Vehicle Safety Standards (KMVSS), Korean Motor Vehicle Inspection Standards (KMVI) and the inspection standards of the International Motor Vehicle Inspection Committee (CITA). As a result of analyzing the headlight luminous intensity test result with fixed inspection equipment, 21% does not meet the inspection standard proposed in this study, and 33.3% in mobile inspection equipment does not meet. The average luminous intensity of motorcycle less than 50 cc is 8,340 cd, so all the lightweight small sized motor cycles do not meet the proposed headlight inspection standard.

• ETRI Journal
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• 제36권3호
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• pp.439-449
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• 2014

In this paper, a novel vision-based nighttime vehicle detection approach is presented, combining state machines and downhill simplex optimization. In the proposed approach, vehicle detection is modeled as a sequential state transition problem; that is, vehicle arrival, moving, and departure at a chosen detection area. More specifically, the number of bright pixels and their differences, in a chosen area of interest, are calculated and fed into the proposed state machine to detect vehicles. After a vehicle is detected, the location of the headlights is determined using the downhill simplex method. In the proposed optimization process, various headlights were evaluated for possible headlight positions on the detected vehicles; allowing for an optimal headlight position to be located. Simulation results were provided to show the robustness of the proposed approach for nighttime vehicle and headlight detection.

• 한국도로학회논문집
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• 제19권6호
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• pp.165-173
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• 2017

PURPOSES : The current practice in car headlight visibility performance evaluation is based on the luminous intensity and illuminance of headlight. Such practice can be inappropriate from a visibility point of view where visibility indicates abilities to perceive an object ahead on the road. This study aimed at evaluating the appropriateness of current headlight evaluation method. METHODS : This study measured the luminance of object and road surface at unlit roadways. The variables were measured by vehicle type and by headlight lamp type. Based on the measurements, the distance where drivers can perceive an object ahead was calculated and then compared against such distance obtained by conventional visibility performance evaluation. RESULTS : The evaluation method based on illuminance of headlight is not appropriate when viewed from the visibility concept that is based on object-perceivable distance. Further, the results indicated a shorter object-perceiving distance even when road surface luminance is higher, thereby suggesting that illuminance of headlight and luminance of road surface are not the representative indices of nighttime visibility. CONCLUSIONS : Considering that this study utilized limited vehicle types and that road surface (background) luminance can vary depending on the characteristics of the given road surface, it would likely go too far to argue that this study's visibility performance evaluation results can get generalized to other conditions. Regardless, there is little doubt that the current performance evaluation criterion which is based on illuminance, is unreasonable. There should be future endeavors on the current subject which will need to explore study conditions further, under which more experiments should be conducted and effective methodologies developed for evaluating automotive headlight visibility performance. Needs are recognized particularly in the development of headlight visibility performance evaluation methodology which will take into account road surface (background) luminance and luminance contrast from various perspectives as the former indicates the driver's perception of the front road alignment and the latter being indicative of object perception performance.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.181-189
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• 2004

본 논문은 전조등의 특징을 이용하여 야간에 측후방에서 다가오는 차량을 탐지하는 방법을 설명한다. 야간 차량의 전조등은 검은색 배경의 야간 도로 영상에서 측후방 차량을 탐지하기 위한 좋은 특징이다. 입력 영상은 임계값 처리기법에 의해 검은색 배경과 흰색 영역으로 이루어지는 이진 영상으로 변환되고, 모폴로지 연산 중 열림 연산을 이용하여 잡음을 제거한다. 분할된 흰색 영역들에 대해 기하학적 특징과 모멘트 특징을 이용하여 전조등의 특징량을 측정하고, 의사 결정 트리에 의해 전조등 후보로 적당한 대상체들을 분류한다. 대상체들간의 위상학적 관계를 분석하여 한 쌍의 전조등을 탈지함으로써 측후방 차량을 탐지한다. 실험 결과 전조등 특징을 이용한 야간 측후방 차량 탐지 방법이 효과적임을 알 수 있었다. 제안한 방법은 야간 측후방 추돌경보시스템에 적용될 수 있으며, 향후에는 스테레오비전시스템을 사용하여 전조등 탐지 기반의 측후방 차량 거리 및 위치 측정에 관한 연구를 수행할 것이다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.14-21
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• 2004

본 논문에서는 평지, 오르막 및 내리막에서 야간 운전할 때에 생기는 눈부심에 대해 헤드라이트를 자동 조절하여 운전자가 안전하게 운전을 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 먼저 광센서를 이용해 전방에 차량이 접근하는지의 유무를 판단하고 기울기센서로써 차량의 기울어진 정도를 계속적으로 판단하도록 하였다. 이러한 정보를 이용하여 헤드라이트를 조절하는 서보모터를 제어함으로써 현 운행환경조건에 맞도록 조절할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 헤드라이트 자동조절시스템은 평지 및 경사로에서 실제로 측정한 조도량에 대한 데이터를 바탕으로 하여 제작되었고, 테스트 모델에 의해 얻은 실험결과를 통해 환경과 조건에 따라 제대로 작동하고 효과가 있음을 확인하였고, 따라서 본 알고리즘의 유효성을 증명하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.87-96
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• 2018

본 논문에서는 차량 헤드라이트의 불량 유무를 판별하기 위하여 생산된 헤드라이트 이미지를 위치 및 회전 보정 후 검사이미지의 ROI(Region of Interest)와 표준 이미지의 ROI와의 유사도를 이용하여 불량 유무를 판단하는 방법을 제안하였다. 유사도 판별은 OpenCV에서 제공하는 템플릿매칭 유사도 판별방법을 응용하여 히스토그램 기반에서 유사도를 판별하는 방법을 사용하였고, 성능 분석을 목적으로 기존 OpenCV의 기본 방법과 비교하였다. 분석결과, OpenCV의 기본 방법보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었고, 제안 방법의 경우 불량 판별율 100%에 근접함을 알 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.61-70
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• 2017

본 논문에서는 CPU기반 병렬처리인 OpenMP를 적용하여 헤드라이트의 차종을 판별하기 위한 처리속도를 개선하고, 생산부품의 얼라인먼트를 보정 후 특징을 추출하여 차종을 판단하는 방법을 제안하였다. 제안방법의 세부성능을 분석하기 위해 그레이영상을 이용한 방법 및 라인 검출을 이용한 방법과의 판별성능과 처리속도를 비교 분석하였다. 분석결과, 판별성능의 경우 제안방법과 라인 검출을 이용한 방법이 좋은 성능을 보였지만 처리속도 측면에서 라인검출 방법보다 제안 방법이 더 좋은 성능을 보였다. 처리속도의 경우 그레이 영상을 이용한 방법이 가장 좋은 성능을 보였으나 판별성능 측면에서 제안방법이 그레이 영상을 이용한 방법보다 좋다고 할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2962-2964
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• 1999

We know the traffic information about the velocity and position of vehicle by extraction and tracking vehicle from continuosly obtained road image of camera. The conventional method of vehicle detection indicate increment of error due to headlight and taillight in night road image. This paper show such as vehicle detection of binary, Edge detection. amalgamation of image are applied to extract the vehicle, and Kalman filter is adaptive methods for tracking position and velocity of vehicle.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2078-2082
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• 2007

현재 교통사고의 통계를 보면 야간에 발생하는 교통사고는 주간과 비슷하게 일어나지만, 치사율은 주간에 비해 1.5배 높은 실정이다. 이러한 문제점은 야간에 운전자의 시야확보가 불리하여 적절한 사고 대응을 하지 못하는데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 밝기, 연색성, 광효율이 우수한 자동차 전조등을 마이크로컨트롤러에 의한 디지털 제어방식을 적용하여 주어진 요구조건 및 주변 환경에 최적으로 적용할 수 있도록 전자식 지능형 적응제어시스템을 설계하였다. 특히, 자동차용 조명장치의 경우 기본적인 역할은 물론 주행조건, 도로조건 및 기후조건에 가장 적합한 조명 패턴으로 자동적으로 전환 및 이동시켜 줄 수 있는 지능적인 조명장치를 구현하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 지능형 자동차의 구현에 초점을 맞추어 운전자의 편의성과 안전성을 더욱 향상시킨 조명장치 시스템의 개발에 목표를 두었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.138-148
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• 2015

Object detection methods based on background learning are widely used in video surveillance. However, when a car runs with headlights on, these methods are likely to detect the car region and the area illuminated by the headlights as one connected change region. This paper describes a method of separating the car region from the area illuminated by the headlights. First, we detect change regions with a background learning method, and extract blobs, connected components in the detected change region. If a blob is larger than the maximum object size, we extract candidate object regions from the blob by clustering the intensity histogram of the frame difference between the mean of background images and an input image. Finally, we compute the similarity between the mean of background images and the input image within each candidate region and select a candidate region with weak similarity as an object region.