• 제목/요약/키워드: Vehicle Image

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HOG 특징 및 영상분할을 이용한 부스팅분류 기반 자동차 검출 기법 (Vehicle Detection Scheme Based on a Boosting Classifier with Histogram of Oriented Gradient (HOG) Features and Image Segmentation])

  • 최미순;이정환;노태문;심재창
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권10호
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    • pp.955-961
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    • 2010
  • 본 논문에서는 HOG 특정벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특정을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.

이미지 기반 실시간 차량 측위를 위한 선분 매칭 프레임워크 (Line Segments Matching Framework for Image Based Real-Time Vehicle Localization)

  • 최강혁
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.132-151
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    • 2022
  • 차량 측위 기술은 차량의 정확한 위치 정보를 제공한다는 점에서 자율주행을 위한 핵심 기술 중 하나로 평가되고 있다. 이미지 기반의 측위 기술은 위치 정보를 효율적으로 제공할 수 있을 것으로 판단되어 다양한 관련 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존 특징점 또는 차선 정보를 이용한 이미지 기반 측위 방법론은 도로 및 운행 환경에 측위 정확도가 큰 영향을 받을 수 있다는 한계가 있다. 선분 매칭은 특징점에 비하여 텍스쳐 반복에 강건하고 주변 환경 전체에서 추출된 선분을 활용하기 때문에 기존 방법론의 단점을 해결할 수 있다. 하지만, 차량 운행환경을 대상으로 한 선분 매칭 방법론을 다루는 연구는 거의 진행된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 정확한 차량 측위 지원을 위한 선분 매칭 프레임워크를 제안한다. 또한 도로 주행 환경에서의 알고리즘 성능 비교 분석을 통하여 최적 선분 매칭 알고리즘을 결정하였다. 최종적으로 제안된 프레임워크는 선분 추출, 병합, 중첩 영역 탐지 및 MSLD 기반 선분 매칭의 4단계로 구성되었다. 제안된 프레임워크는 차량의 속도, 운행 방식, 주변 환경에 상관없이 차량 측위에 충분한 수준의 선분 매칭을 안정적으로 수행하였다.

자동차 안전을 위한 히스토그램 이용 졸음 감지 시스템 개발 (Development of a Drowsiness Detection System using a Histogram for Vehicle Safety)

  • 강수민;허경무;주영복
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.102-107
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    • 2015
  • In this paper, we propose a technique of drowsiness detection using a histogram for vehicle safety. The drowsiness of vehicle drivers is often the main cause of many vehicle accidents. Therefore, the checking of eye images in order to detect the drowsiness status of a driver is very important for preventing accidents. In our suggested method, we analyse the changes of a histogram of eye region images which are acquired using a CCD camera. We develop a drowsiness detection system using this histogram change information. The experimental results show that the proposed method enhances the accuracy of detecting drowsiness to nearly 97%, and can be used to prevent accidents due to driver drowsiness.

가상현실을 이용한 실시간 차량 그래픽 주행 시뮬레이터 (A Real-Time Graphic Driving Simulator Using Virtual Reality Technique)

  • 장재원;손권;최경현;송남용
    • 한국정밀공학회지
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    • 제17권7호
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    • pp.80-89
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    • 2000
  • Driving simulators provide engineers with a power tool in the development and modification stages of vehicle models. One of the most important factors to realistic simulations is the fidelity obtained by a motion bed and a real-time visual image generation algorithm. Virtual reality technology has been widely used to enhance the fidelity of vehicle simulators. This paper develops the virtual environment for such visual system as head-mounted display for a vehicle driving simulator. Virtual vehicle and environment models are constructed using the object-oriented analysis and design approach. Based on the object model, a three-dimensional graphic model is completed with CAD tools such as Rhino and Pro/ENGINEER. For real-time image generation, the optimized IRIS Performer 3D graphics library is embedded with the multi-thread methodology. The developed software for a virtual driving simulator offers an effective interface to virtual reality devices.

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주행안전성 평가 시나리오 구축을 위한 주행행태 매개변수 추출에 관한 연구 (A Study on The Extraction of Driving Behavior Parameters for the Construction of Driving Safety Assessment Scenario)

  • 고민지;이지연;손승녀
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.101-106
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    • 2024
  • For the commercialization of automated vehicles, it is necessary to create various scenarios that can evaluate driving safety and establish a data system that can verify them. Depending on the vehicle's ODD (Operational Design Domain), there are numerous scenarios with various parameters indicating vehicle driving conditions, but no systematic methodology has been proposed to create and combine scenarios to test them. Therefore, projects are actively underway abroad to establish a scenario library for real-world testing or simulation of autonomous vehicles. However, since it is difficult to obtain data, research is being conducted based on simulations that simulate real road. Therefore, in this study, parameters calculated through individual vehicle trajectory data extracted based on roadside CCTV image-based driving environment DB was proposed through the extracted data. This study can be used as basic data for safety standards for scenarios representing various driving behaviors.

변성 페놀 수지의 분자량 변화에 따른 잉크 비히클의 물성 변화에 관한 연구 (The Rheological Behaviours for Ink Vehicle According to Molecular Weight of Rosin Modified Phenolic Resin)

  • 김태환;김성빈;이규일
    • 한국인쇄학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.1-14
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    • 2005
  • Generally, printing inks are composed of pigment, vehicle and additive. Among others, the vehicle transfers the pigment to substrate and then binds it on the surface. So, rheological properties of the vehicle are an important factor which has influence on printability. Thus, in this study, rheology of the vehicle was investigated by using rotational rheometer according to molecular weight of resin. Also, emlusion rheology of water in oil type and its microstructure were examined with increasing the shear rate. Consequently, the following results were obtained: (1) By viscometric flow test, zero shear viscosity and shear thinning index of vehicle increased with increasing the molecular weight of resin. (2) By relaxation and creep test, relaxation time and retardation time of vehicle increased with increasing the molecular weight of resin. (3) By frequency sweep test, crossover point of vehicle increased with increasing the molecular weight of resin. (4) G' and G" of emlusions increased with increasing the molecular weight by amplitude sweep test. (5) The shape of water drop in emlusions was changed to the capillary tube.

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신경회로망을 이용한 차량의 색상 인식 (Vehicle Color Recognition Using Neural-Network)

  • 김태형;이정화;차의영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.731-734
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    • 2009
  • 본 논문에서는 차량을 포함하고 있는 영상에서 차량의 색상을 인식하는 방법을 제안한다. 영상에서 차량의 색상 특징 벡터를 추출해 다층 신경회로망인 backpropagation 학습 알고리즘을 이용하여 차량의 색상을 인식하게 된다. backpropagation 학습 알고리즘의 입력으로 사용되는 특징벡터는 RGB와 HSI(Hue-Saturation-Intensity) 색상 모델을 이용하여 색상 특징 벡터를 구성하고 각각 신경회로망의 입력으로 사용된다. 차량의 색상 인식은 가장 많이 발견되는 차량의 색상 가운데 7가지 색상으로 흰색, 은색, 검정색, 빨강색, 노란색, 파란색, 초록색으로 인식한다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 차량을 포함하고 있는 영상을 이용하여 색상 인식 성능을 실험 하였다.

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콘크리트 터널 라이닝 균열검사 시스템 개발에 관한 연구 (Development of Inspection System for Crack on the Lining of Concrete Tunnel)

  • 고봉수;손영갑;신동익;김병화;한창수
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.66-72
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    • 2004
  • To assess tunnel safety, cracks in tunnel lining are measured by inspectors, who observe cracks with their naked eyes and record them. But manual inspection is slow, and measured crack data is subjective. Therefore, this study proposes inspection system fur measuring cracks in tunnel lining and providing objective crack data to be used in safety assessment. The system consists of On-vehicle system and Laboratory system. On-Vehicle system acquires image data with line CCD camera on scanning along the tunnel lining. Laboratory system extracts crack information from the acquired image using image processing. Measured crack information is crack thickness, length and orientation. To improve accuracy of crack recognition, the geometric properties and patterns of cracks in concrete structure were applied to image processing. The proposed system was verified with experiments in both laboratory environment and field environment such as subway tunnel.

차량 헤드라이트 불량검사 방법 (Inspection of Vehicle Headlight Defects)

  • 김근홍;문창배;김병만;오득환
    • 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.