Abstract
Due to I:he rapid increase of vehicles and poor availability of roads, traffic congestion problem is about to explode.
To solve this problem, we need real time information about traffic flow to control traffic signals dynamically.
Until now loop coil is the most prevalent sensor used for obtaining traffic flow information. However, it is
not able to track individual vehicles which is essential in estimating the average vehicle speed. As a result, image
sensors started to find their role in this problem domain. Several systems based on image sensors were proposed
which assumes either gray level or color image sequence. In this paper, we propose moving vehicle tracking method
based on fizzy clustering assuming a wlor image sequenc.
차량의 증가와 도로 신장율의 저조로 교통체증은 날로 심해지고 있다. 이문제를 풀기 위한 한 방법은 교통류에 관한 실시간 정보를 얻어 교통신호를 동적으로 제어하는 것이다. 현재까지 교통류 정보를 얻기 위해 가장 많이 쓰인 것은 루프코일 인데 이것은 통과 차량의 평균속도를 측정하기 위해 필요한 차량 추적을 할 수 없는 단점이 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 영상 검지기가 출현하게 되었고 농담영상 혹은 칼라 영상열을 가정하고 있다. 본 논문에서는 칼라영상의 형태로 주어진 영상열에서 퍼지 클러스터리에 기반을 둔 이동 차량 추적 방법을 제안한다.