• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.11-18
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• 2022

주간 및 야간의 보행자 감지를 위해서는 다중 스펙트럼 활용이 필수적이다. 본 논문에서는 교통사고의 위험성이 높은 교차로에서 횡단보도 근처의 보행자를 24시간 검출하기 위해 컬러 카메라 및 열화상 적외선 카메라를 사용하였다. 보행자 탐지를 위해서 YOLO v5 객체 검출기를 사용하였으며 컬러 이미지와 열화상 이미지를 동시에 사용하여 감지 성능을 향상 시켰다. 제안된 시스템은 실제 횡단보도 현장에서 확보한 주·야간 다중 스펙트럼(색상 및 열화상) 보행자 데이터 셋에서 Iou 0.5 기준 0.94 mAP의 높은 성능을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1229-1236
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• 2022

본 논문에서는 고속도로에서 주행시 2차 사고를 방지하기 위한 사고인식 스마트 가로등에 대해 연구하였다. 가로등에 아두이노 및 센서를 활용하여 운전자에게 기상 상태를 알리고, 햇빛 및 야간 주행 차량에 따른 LED 밝기 조절과 같은 기능을 삽입하였고, 라즈베리파이 카메라 OpenCV를 활용해 텐서플로우 라이트 프로그램을 이용하여 각종 교통사고, 자연재해 및 야생동물 출현을 Deep Learning을 한 후 그 장면들을 인식하여 고속도로에서 일어날 수 있는 사고들을 감지하여 운전자에게 알려주며 각종 2차 사고를 예방하는 것을 보였다.

• 한국인공지능학회지
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• 제12권3호
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• pp.1-7
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• 2024

In this paper, we propose an innovative super-resolution technique to address the issue of reduced accuracy in license plate recognition caused by low-resolution images. Conventional vehicle license plate recognition systems have relied on images obtained from fixed surveillance cameras for traffic detection to perform vehicle detection, tracking, and license plate recognition. However, during this process, image quality degradation occurred due to the physical distance between the camera and the vehicle, vehicle movement, and external environmental factors such as weather and lighting conditions. In particular, the acquisition of low-resolution images due to camera performance limitations has been a major cause of significantly reduced accuracy in license plate recognition. To solve this problem, we propose a Single Image Super-Resolution (SISR) model with a parallel structure that combines Multi-Scale and Attention Mechanism. This model is capable of effectively extracting features at various scales and focusing on important areas. Specifically, it generates feature maps of various sizes through a multi-branch structure and emphasizes the key features of license plates using an Attention Mechanism. Experimental results show that the proposed model demonstrates significantly improved recognition accuracy compared to existing vehicle license plate super-resolution methods using Bicubic Interpolation.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권3호
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• pp.255-263
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• 2014

도로변에 설치된 폐쇄회로 카메라를 통해 사고를 감지하여 교통사고 대책반에 전송하는 시스템이 연구되어 많은 성과를 거두고 있다. 더하여 고속도로에서는 고장으로 인한 정지차량이 차량의 흐름을 방해하는 것도 사고로 간주해야 하는 상황이 발생한다. 본 논문에서는 차량의 흐름을 각 차선 별로 모니터링하고 있다가 정지차량이나 사고로 인한 차량흐름의 변화를 감지하여 이를 사고 대책반에 알리는 시스템을 소개한다. 각 차선 별 차량흐름은 레벨 스페이싱 곡선들로서 위치벡터에 대한 Wigner 분포를 이룬다. 여기에 해밀토니안 및 칼로게로 모제 시스템을 적용하면 각 레벨스페이싱 커브간의 간격에 대한 확률식을 얻게된다. 이 식으로부터 변동이 큰 이상 신호를 찾으면 사고 상황과 잘 맞는다. 이것은 한 차선에 대한 이상 신호를 찾는 것과는 다르다. 전체적인 차량 흐름 속에서 찾아야만 사고를 감지하는 효과를 보기 때문이다. 각 차선 별 차량흐름을 모니터링 하는 과정에서 카메라의 특성상 차량의 그림자를 차량으로 오인하게 되면 사고감지에도 영향을 미친다. 이를 방지하기 위해 그림자를 제거하는 방법도 소개한다. 본 시스템의 평가를 위해 베이지안 네트워크 방법을 사용한 시스템과 비교하였다. 특별히 고장으로 인한 정지차량으로 생겨난 차량흐름의 변화를 사고로 인식하는 데는 본 시스템이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국도로학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.33-42
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• 2002

포장은 건조수축이나 온도변화 또는 차량의 반복하중 등으로 인하여 균열이 발생하게 된다. 발생된 균열 부위로 우수의 침입 및 비압축성 물질이 침투하여 하부층의 지지력 저하, 과다한 스폴링, 2차 균열 등의 파손이 발생하게 된다. 이런 문제점을 해소하기 위해서는 균열폭을 제한하여 관리해야하며 이것은 정확한 균열폭 감지를 필요로 한다. 현재의 측정방법은 공간적 시간적으로 많은 제약을 받는 현미경을 이용한 육안조사가 전부인 실정이다. 본 연구의 목적은 망원렌즈를 장착한 자동포장상태 조사장비를 사용하여 도로에서 주위차량과 비슷한 속도로 주행하면서 가장 정확한 균열폭을 감지할수 있는 조건을 찾는 것이다. 본 연구는 모의조사를 통하여 균열폭 크기에 따른 카메라 초점거리를 결정하고 망원렌즈를 부착한 카메라로 노면을 확대 촬영한 자료를 이미지프로세싱 프로그램인 STADI-2에서 여러 가지 factor를 사용하여 산출된 균열폭과 현장조사를 통하여 현미경으로 실측한 균열폭을 비교 분석한 결과, 이미지프로세싱을 이용한 최적균열폭 감지조건을 제시하였다. 연구결과 CRCP(연속철근콘크리트포장)에서는 카메라 초점거리 75mm를 사용하여 균열폭 0.5mm$\sim$1.2mm일때 정확도 80%이상으로 측정 가능했으며 아스팔트포장에서는 카메라 초점거리 12.5mm를 사용하여 균열폭 1.8mm$\sim$3.3mm에서 90%의 정확도로 균열폭을 감지할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.38-47
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• 2008

비디오 카메라에서 입력된 동영상을 분석하여 교차로에서 교통량을 자동적으로 측정하는 시스템을 설계, 구현하였다. 입력 영상에서 배경과 전경을 분리하기 위하여 3가지 방법을 비교 분석하였으며 이중에서 좋은 결과를 보여주는 Li의 방법을 선택하였다. 전경 영상에서 연결 성분 분석을 이용하여 각각의 블로브들을 분리하였으며 분리된 블로브들은 블로브 추적기를 이용하여 프레임 별로 추적된다. 가장 기본적인 추적기는 블로브의 크기와 위치 정보들을 이용한다. 블로브들 간에 충돌이 있는 경우에는 블로브 안의 컬러 분포를 이용하는 mean shift 알고리즘이 사용되었다. 제안된 시스템은 실제 교차로 동영상을 이용하여 테스트되었으며 휴리스틱을 추가할 경우, 좋은 감지율과 오차율을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2106-2111
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• 2003

In this paper we discuss an algorithm for a real time transmission of moving color images on the TCP/IP network using wavelet transform and neural network. The image frames received from the camera are two-level wavelet-trans formed in the server, and are transmitted to the client on the network. Then, the client performs the inverse wavelet-transform using only the received pieces of each image frame within the prescribed time limit to display the moving images. When the TCP/IP network is busy, only a fraction of each image frame will be delivered. When the line is free, the whole frame of each image will be transferred to the client. The receiver warns the sender of the condition of traffic congestion in the network by sending a special short frame for this specific purpose. The sender can respond to this information of warning by simply reducing the data rate which is adjusted by a back-propagation neural network. In this way we can send a stream of moving images adaptively adjusting to the network traffic condition.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.203-206
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• 2003

In this paper we discuss an algorithm for a real time transmission of moving color images on the TCP/IP network using wavelet transform and neural network. The image frames received from the camera are two-level wavelet-transformed in the server, and are transmitted to the client on the network. Then, the client performs the inverse wavelet-fransform using only the received pieces of each image frame within the prescribed time limit to display the moving images. When the TCP/IP network is busy, only a fraction of each image frame will be delivered. When the line is free, the whole frame of each image will be transferred to the client. The receiver warns the sender of the condition of traffic congestion in the network by sending a special short frame for this specific purpose. The sender can respond to this condition of warning by simply reducing the data rate which is adjusted by a back-propagation neural network. In this way we can send a stream of moving images adaptively adjusting to the network traffic condition.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1077-1081
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• 2004

In this Paper we discuss an algorithm for a real-time transmission of moving color image on the TCP/IP network using wavelet transform and neural network. The Image frames received from the camera are two-level wavelet-transformed in the server, and are transmitted to the client on the network. Then, the client performs the inverse wavelet-transform using only the received pieces of each image frame within the prescribed time limit to display the moving images. When the TCP/IP network is busy, only a fraction of each image frame will be delivered. When the line is free, the whole frame of each image will be transferred to the client. The receiver warns the sender of the condition of traffic congestion in the network by sending a special short frame for this specific purpose. The sender can respond to this information of warning by simply reducing the data rate which is adjusted with a neural network or fuzzy logic. In this way we can send a stream of moving images adaptively adjusting to the network traffic condition.

• 한국측량학회지
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• 제7권1호
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• pp.27-35
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• 1989

교통사고분석처리에 있어서 거리측정기를 가지고 측정하는 것은 정확도 및 보존관계에 문제를 야기하고 있기 때문에 유럽 및 일본에서 사용하는 스테레오카메라를 사용하여 현장에서 직접 촬영하였다. 촬영 및 기준점측량의 시간을 비교하였고 입체모델에서 삼차원좌표를 측정 계산한 후 전용도화기PAMS을 이용하여 현장도를 작성하여 사고원인을 분석하였고 또한 사고차양을 모델로 하여 차양충돌후의 각도, 핸들의 방향실손양을 계산하여 사고처리에 대한 활용방안을 제시하였다.