In this paper, we propose a visible light road-to-vehicle communication system at intersection as one of ITS technique. In this system, the communication between vehicle and a LED traffic light is approached using LED traffic light as the transmitter, and on-vehicle high-speed camera as the receiver. The LEDs in the transmitter are emitted with 500Hz and those emitting LEDs are captured by a high-speed camera for making communication. The images from the high-speed camera are processed to get luminance value of each LED in the transmitter. For this purpose, first transmitter should be found, then it should be tracked for each frame, and the luminance value of each LED in the transmitter should be captured. In our previous work, transmitter was found by getting the subtraction of two consecutive frames. In this paper, we mainly introduce an algorithm to detect the found transmitter in consecutive frames. Experimental results using appropriate images showed the effectiveness of the proposal
스쿨존에서 교통사고를 사전에 예방하려고 노력하고 있다. 하지만, 스쿨존 내 교통사고는 계속 발생하고 있다. 운전자가 어린이보호구역 내 상황 정보를 미리 알 수 있으면, 사고를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존 내 사각지대를 없애는 카메라, 사전 교통정보를 수집할 수 있는 번호인식 카메라 시스템을 설계한다. 차량속도 및 보행자를 인식하는 LIDAR 시스템을 개선하여 설계한다. 카메라 및 LIDAR에서 인식된 보행자 및 차량 영상 정보를 수집하고 가공하여, 인공지능 시계열 분석 및 인공지능 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝으로 학습된 인공지능 교통사고 예방 시스템은, 스쿨존 진입 전 차량 내 모바일 장치에 스쿨존의 정보를 운전자에게 전달하는 강제 푸시서비스를 한다. 그리고 LED 안내판에 스쿨존 교통정보를 알람으로 제공한다.
도로의 확장 및 신규 도로의 설치로 인하여 도로교통시설물의 변경 및 신규설치는 매년 꾸준히 증가하고 있다. 또한, 자동차 및 운전자의 증가와 함께 교통안전을 위한 도로 및 교통안전표지는 지속적인 증설과 관리가 요구된다. 도로 시설물 중 교통안전표지판을 신속하게 갱신하기 위하여 본 연구에서는 교통안전표지판에 대하여 자동인식기능을 개발하고 위치정확도를 분석하여 수치지형도의 도로시설물 효율적 갱신방안 제시를 목적으로 하였다. 이를 위하여 좌표측정을 위한 전방위 카메라 표정요소 산출, GPS/IMU/DMI 통합시스템 구축 및 영상처리기법을 적용하여 수치지형도의 도로시설물 DB의 효율적 갱신방법을 제시하였다.
자동차의 발명과 차량용 도로의 건설이 시작되면서 교통사고의 발생이 늘어나기 시작하였다. 이에 도로 건설 방법의 변경 및 신호등의 신호체계들을 이용하여 교통사고를 방지하기 위한 노력이 있었으나, 현재까지도 기상악화로 인한 도로의 결빙이 원인이 된 교통사고로 매년 수많은 인명과 재산피해가 발생하고 있었다. 본 논문에서는 도로의 결빙으로 인한 교통사고 경감을 위해서 적외선 카메라를 사용하여 얻은 적외선 파장 데이터를 딥러닝 학습을 시도하여 얻어낸 결빙감지 정보를 차량의 내비게이션으로 전달하는 방법을 제안한다.
This paper presents an image processing technique to get traffic information such as vehicle volume, velocity, and occupancy for measuring the traffic congestion rate. To obtain these information, two horizontal lines are previously set on the screen. A moving vehicle is detected using the gray level difference on each line, and also template matching method at night. Threshold values are determined by sampling pavement grey level, and updated dynamically to cope with the change of ambient light conditions. These technique is successfully used to calculate vehicle volume, occupancy, and velocity. This study can be applied to traffic signal control system for minimizing traffic congestion in urban areas.
We propose a visible light road-to-vehicle communication system at intersection as one of ITS technique. In this system, the communication between vehicle and a LED traffic light is approached using LED traffic light as a transmitter, and on-vehicle high-speed camera as a receiver. The LEDs in the transmitter are emitted in 500Hz and those emitting LEDs are captured by a high-speed camera for making communication. Here, the luminance value of each LED in the transmitter should be found for consecutive frames to achieve effective communication. For this purpose, first the transmitter should be identified, then it should be tracked for consecutive frames while the vehicle is moving, by processing the images from the high-speed camera. In our previous work, the transmitter was identified by getting the subtraction of two consecutive frames. In this paper, we mainly introduce an algorithm to track the identified transmitter in consecutive frames. Experimental results using appropriate images showed the effectiveness of the proposal.
이 논문은 영상 카메라를 이용하여 교통 객체를 인식하고자 하는 경우, 영상 내 객체 인식 정확도를 높이기 위해 소실점을 이용하여 객체에 대한 3D 바운딩 박스를 생성하는 방법이다. 최근 인공지능을 이용하여 교통 영상 카메라로 촬영된 차량을 검출하고자 하는 경우 이 3D 바운딩 박스 생성 알고리즘을 적용하고자 한다. 카메라 설치 각도와 카메라가 촬영한 영상의 방향성을 분석하여 종 방향 소실점(VP1)과 횡 방향 소실점(VP2)을 도출하고 이를 기반으로 분석 대상 동영상에서 이동하는 객체를 특정하게 된다. 이 알고리즘을 적용하면 감지된 객체의 위치, 종류, 크기 등 객체 정보 검출이 용이하고, 이를 자동차와 같은 이동류에 적용하는 경우 이를 트래킹하여 각 객체가 이동한 위치와 좌표, 이동속도 및 방향 등을 알 수 있다. 실제 도로에 적용한 결과 트래킹이 10% 향상되었으며 특히 음영지역(큰 차에 가려진 극히 적은 차량 부위)의 인식율과 트래킹이 100% 개선되는 등 교통 데이터 분석 정확성을 향상시킬 수 있었다.
In this paper, we propose a traffic accident detection on vehicle-mounted camera. In the proposed method, the minimum bounding box coordinates the central coordinates on the bird's eye view and motion vectors of each vehicle object, and ego-motions of the vehicle equipped with dash-cam are extracted from the dash-cam video. By using extracted 4 kinds features as the input of Bi-LSTM (bidirectional LSTM), the accident probability (score) is predicted. To investigate the effect of each input feature on the probability of an accident, we analyze the performance of the detection the case of using a single feature input and the case of using a combination of features as input, respectively. And in these two cases, different detection models are defined and used. Bi-LSTM is used as a cascade, especially when a combination of the features is used as input. The proposed method shows 76.1% precision and 75.6% recall, which is superior to our previous work.
교통사고의 조사에 측거기(tape)를 사용하여 원인을 구명하는 종래 방식으로는 사고조사에 대한 한계가 야기되고 있다. 제한된 인원과 장비로 현장을 보존하며 차륜소통에 장애를 주지 않고 교통사고를 엄밀히 조사한다는 것은 거의 불가능하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 스테레오-카메라(stereo-camera)에 의해 촬영된 입체모델에서 필요한 지점간의 삼차원대표를 측정할 수 있고 평면도를 작성하여 사고장소 및 사고차양 을 도면에 나타내어 이것으로부터 필요한 정보를 유출하여 기존방법의 문제점을 보완하고 필요시에는 문제점을 재현하여 처리할 수 있도록 교통사고처리의 합리화를 모색하였다.
교통신호등 검출과 인식 시스템은 운전자에게 경고와 보조시스템으로 필요한 장치이다. 본 논문에서는 칼라 비젼시스템을 이용한 주행중 실시간 교통신호등의 검출과 인식법에 대해 제안하고 있다. 제안하는 방법은 크게 네 가지로 구분된다 유사색 환경에서도 신호등 빛 검출이 용이하도록 HSI 색 공간에서 채도와 밝기값의 차를 이용하여 신호등의 빛을 검출하는 신호등 검출, 신호등 외곽검출과 검출된 신호 빛을 바탕으로 교통신호등 외곽 후보영역 설정과 세 검출 결과를 토대로 교통신호등을 인식하는 부분이다. 주행중 영상을 비디오 카메라로 녹화하여 제안하는 방법에 적용하여 결과를 제시하였다. 녹화시 카메라의 줌기능을 이용하여 줌에 의한 입력 영상변화시에도 신호등을 검출 및 인식한 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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