• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.123-126
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• 2017

최근 발전되고 있는 정보통신 IT기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착 되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 Radar Sensor나 Stereo Video 영상을 이용하지 않고 보행자 및 차선 이탈 경보를 알려주는 다기능 카메라 주행 안전 System을 구현하는 방법과 차선 이탈 경보 Software 결과 분석에 관한 연구를 제안하고 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.904-907
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• 2014

In this work we present a robust and fast approach to estimate 3D vehicle pose that can provide results under a specific traffic surveillance conditions. Such limitations are expressed by single fixed CCTV camera that is located relatively high above the ground, its pitch axes is parallel to the reference plane and the camera focus assumed to be known. The benefit of our framework that it does not require prior training, camera calibration and does not heavily rely on 3D model shape as most common technics do. Also it deals with a bad shape condition of the objects as we focused on low resolution surveillance scenes. Pose estimation task is presented as PnP problem to solve it we use well known "POSIT" algorithm [1]. In order to use this algorithm at least 4 non coplanar point's correspondence is required. To find such we propose a set of techniques based on model and scene geometry. Our framework can be applied in real time video sequence. Results for estimated vehicle pose are shown in real image scene.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.273-280
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• 2022

Along with the advancement of deep learning technology, securing high-quality dataset for verification of developed technology is emerging as an important issue, and developing robust deep learning models to the domestic road environment is focused by many research groups. Especially, unlike expressways and automobile-only roads, in the complex city driving environment, various dynamic objects such as motorbikes, electric kickboards, large buses/truck, freight cars, pedestrians, and traffic lights are mixed in city road. In this paper, we built our dataset through multi camera-based processing (collection, refinement, and annotation) including the various objects in the city road and estimated quality and validity of our dataset by using YOLO-based model in object detection. Then, quantitative evaluation of our dataset is performed by comparing with the public dataset and qualitative evaluation of it is performed by comparing with experiment results using open platform. We generated our 2D dataset based on annotation rules of KITTI/COCO dataset, and compared the performance with the public dataset using the evaluation rules of KITTI/COCO dataset. As a result of comparison with public dataset, our dataset shows about 3 to 53% higher performance and thus the effectiveness of our dataset was validated.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.330-335
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• 2015

Approximately 23% of traffic accidents appear to be caused by drowsiness while driving. This fact shows that drowsy driving is a big factor in many traffic accidents. Therefore, the development of a drowsiness checking system is necessary to prevent drowsy driving. In this paper, we analyse the changes of the histogram of eye region images which are acquired using a CCD camera. We develop a drowsiness checking system using this histogram change information. The experimental results show that our proposed method enhances the accuracy of checking drowsiness by nearly 98%, and can be used to prevent vehicle accidents due to the drowsiness of a driver.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.545-550
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• 2010

최근 이동통신기술의 발전으로 급속히 보급되고 있는 스마트폰은 GPS, 무선인터넷, 내장카메라 등의 강력한 기능을 이용하여 다양한 분야에서 사용이 확산되고 있다. 특히 복잡한 도심지 등 상에서 사용하기 편리하게 개발된 스마트폰 증강현실 어플리케이션을 대상으로 이용방법 등을 조사 분석하여 해상에 응용함으로써 상대적 작은 선박이 해상에서 간편하게 사용할 수 있는 'e-Navigation' 개념의 항로표지 기반 스마트폰 어플리케이션 개발에 관하여 논하고자 한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권1호
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• pp.83-88
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• 2010

Recently car navigation systems which have been widely spread and evolved. The systems use various information and techniques such as real time traffic information and augmented reality technique. In order to provide a shortest path with good flow, real-time traffic information provided by DMB is required. Augmented reality technique is also introduced to give a reality to driver by displaying real images captured by camera during driving. However, these operate well when the system receives GPS data normally. Exact information about the positions of vehicles is a base that supports the above function with realities. This paper proposes a model for acquiring exact position of vehicles. When the GPS does not operate normally, the proposed model uses various data which are generated by integrated vehicle networks.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권3호
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• pp.197-204
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• 2015

In this paper, we present an algorithm for the detection of illegally parked vehicles based on a combination of some image processing algorithms. A digital camera is fixed in the illegal parking region to capture the video frames. An adaptive Gaussian mixture model (GMM) is used for background subtraction in a complex environment to identify the regions of moving objects in our test video. Stationary objects are detected by using the pixel-level features in time sequences. A stationary vehicle is detected by using the local features of the object, and thus, information about illegally parked vehicles is successfully obtained. An automatic alarm system can be utilized according to the different regulations of different illegal parking regions. The results of this study obtained using a test video sequence of a real-time traffic scene show that the proposed method is effective.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권4호
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• pp.329-336
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• 2023

This paper introduces an edge AI-based scene-specific object detection system for long-term traffic management, focusing on analyzing congestion and movement via cameras. It aims to balance fast processing and accuracy in traffic flow data analysis using edge computing. We adapt the YOLOv5 model, with four heads, to a scene-specific model that utilizes the fixed camera's scene-specific properties. This model selectively detects objects based on scale by blocking nodes, ensuring only objects of certain sizes are identified. A decision module then selects the most suitable object detector for each scene, enhancing inference speed without significant accuracy loss, as demonstrated in our experiments.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.174-178
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• 1999

최근에 컴퓨터 비젼은 자동화 분야에서 많이 응용되고 있다 특별히 본 논문은 컴퓨터 비젼을 이용한 해상교통검지기 시스템에 대하여 서술한다. 비교적 높은 수준의 정보로서 배의 속력, 대기 길이 및 시간, 배의 크기 및 종류 둥이 있다. 배의 속도를 측정하기 위하여 두 개의 인식 선이 모니터상의 정해진 위치에 설치된다. 속도는 배가 두 인식 선을 지나는데 소요되는 시간과 두 인식 선의 거리를 이용하여 계산된다. 또한 대기길이와 시간은 선박의 화면상의 화면 좌표를 이용하여 계산된다. 그리고 마지막으로 배의 크기 및 종류는 카메라 캘리브레이센 데이터 및 미리 내장된 선박의 데이터베이스를 이용하여 계산된다. 본 시스템은 해상 교통사고를 줄이는데 기여할 것이다. 더군다나 획득된 영역 정보를 이용하여 더 많은 유용한 정보를 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권2호
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• pp.196-205
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• 2000

최근 차량 수의 급격한 증가로 인하여 도로에서 운행되고 있는 차량의 수는 도로가 수용할수 있는 한계치를 넘어서고 있다. 이러한 교통 과밀 지역의 교통 흐름을 분산시키기 위해 교통감시카메라의 영상에서 혼잡도를 산출하거나, 이동물체의 속도나 개수를 분석하는 방법들이 제시되었다. 그러나, 현재까지의 연구들은 교통 혼잡도를 측정하기 위해 배경 영상을 사용하기 때문에 적당한 배경 영상을 미리 준비하여야 한다. 본 논문에서는 배경 영상을 사용하지 않고 교통 혼잡도를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 에지 정보를 얻기 위해 도로 영상에 DCT를 수행하고 그 결과를 이용하여 교통 혼잡도를 측정하는 방법을 제시한다.