• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.282-294
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• 2017

본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.311-317
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• 2011

The blind spot is an area where drivers visibility does not reach. When drivers change a lane to adjacent lane, they need to give an attention because of the blind spot. If drivers try to change lane without notice of vehicle approaching in the blind spot, it causes a reason to have a car accident. This paper proposes a night-time blind spot vehicle detection using cameras. At nighttime, head-lights are used as characteristics to detect vehicles. Candidates of headlight are selected by high luminance feature and then shape filter and kalman filter are employed to remove other noisy blobs having similar luminance to head-lights. In addition, vehicle position is estimated from detected head-light, using virtual center line represented by approximated the first order linear equation. Experiments show that proposed method has relatively high detection porformance in clear weather independent to the road types, but has not sufficient performance in rainy weather because of various ground reflectors.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.270-274
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• 2015

본 논문에서는 HSV 색 공간을 이용한 야간 차량의 검출 시스템을 제안한다. 주정차 감시등 도로변에서 자동차를 감시하는 경우 자동차 번호판 추출하는 것이 중요하다. 일반적으로 번호판 추출을 위해서는 원거리에서 자동차 검출후 Pan-Tilt-Zoom 카메라로 자동차를 일정한 크기로 확대한 영상을 획득하여 번호판을 추출한다. 그리고 자동차 검출 및 추적을 위해 Mean-Shift 혹은 Optical Flow 알고리듬이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘은 주간에는 성공적으로 자동차를 검출 및 추적 할수 있었으나 야간에는 검출 및 추적에 어려움이 있었다. 그래서 본 논문에서는 입력 영상을 HSV 색 공간으로 변환하면 자동차의 전조등 혹은 후미등의 위치가 두드러지게 나타나는 것을 이용하여 자동차의 위치를 검출하였다. 실험 결과 정면 차량의 경우 93.9%, 후면 차량의 경우 97.7%의 차량을 검출하여 제안된 방법이 야간 차량 검출에 효율적임을 증명하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.628-634
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• 2004

차량용 전조등에 사용되어지는 HID(High Intensity Discharge) 발라스트(Ballast)의 특성 개선을 위하여 소프트 스위칭 방식의 멀티 레벨 인버터를 적용하였다. 멀티레벨 인버터의 모드(Mode)별 특성을 해석하고, 그 결과를 통해 발라스트의 출력 특성을 해석하고 시스템을 설계하였다. 그리고 실험을 통하여 해석결과를 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권10호
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• pp.929-936
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• 2007

본 논문에서는 교통 모니터링 시스템에 사용할 수 있는 국부 영역에서 차량 검지와 추적을 수행하는 새로운 기법을 제안하다. 차량 검지와 추적은 각 차선에 미리 설정된 영역에서만 이루어진다. 각 차선에 설정된 국부 영역을 에지 특성과 프레임 차이를 이용하여 여러 개의 분할 영역으로 나누고 분할영역의 통계적 특성과 기하학적 특성에 의해 차량, 도로, 그림자와 전조등 영역으로 분류하여 차량을 검출한다. 검출된 차량은 에지 영상의 정합에 의해 국부 영역내에서 추적하여 차량 속도, 길이, 차간 거리와 도로 점유율과 같은 교통 정보를 산출할 수 있다. 배경 영상을 사용하지 않으므로 다양한 조건에서 사용이 가능하고 다양한 기상, 시간대와 장소에서 90.16%의 높은 차량 검출의 정확도를 나타냈다. 동작 환경에서 카메라의 각도, 방향과 조리개 설정이 조정되면 아주 높은 정확도의 교통 모니터링 시스템의 핵심기술로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권7호
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• pp.23-30
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• 2014

"Cut off line" in automotive passing beam has very important safety function because it serves for headlamp aiming. Headlights that are aimed incorrectly will not only perform poorly but also offend oncoming traffic. In addition, an objective definition of cut off line in low beam is necessary, since a requirement for correct aiming of the beams is specified within all the existing regulations. Accordingly, headlight regulations are requirements that automobiles must satisfy in order to be sold in a particular country. In this study, a more advanced recognition method for the cut off lines of the various headlamps commonly used in Europe, North America, and domestic is suggested and a headlamp testing system is developed to adjust the beam to the country-specific regulation. This system uses image processing technology to detect the cut off lines in the beam patterns of halogen headlamps, high-intensity discharge headlamps, and light-emitting diode headlamps as well.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.17-24
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• 2009

본 논문에서는 교차로 내 사고를 감지하기 위하여 배경영상과 교차로 내에 설치된 사거리 신호등의 주기를 이용한 교차로 사고감지 알고리즘을 제안한다. 기존의 영상을 이용한 방법에서는 새로운 사고모델이나 혼잡한 상황, 음원을 이용할 경우에 소음이 크게 발생하는 상황에서 사고 검지율이 낮아지는 문제점을 내포한다. 본 논문에서는 차량 및 외부 그림자 또는 차량의 조명등의 영향으로 인한 사고 오 판단을 줄이기 위하여 신호등의 주기와 배경영상의 히스토그램의 속성을 이용한 필터를 개발하여 사고감지에 이용하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 15개의 실제 사고영상을 획득하여 실험한 결과 15개의 동영상에서 모두 사고를 감지하였으며, 새로운 사고 모델에 대해서도 교차로 내사고를 감지 할 수 있었다.