Abstract
Vehicle detection is the basic of traffic monitoring. Video based systems have several apparent advantages compared with other kinds of systems. However, In video based systems, shadows make troubles for vehicle detection. especially active shadows resulted from moving vehicles. In this paper a new method that combines background subtraction and edge detection is proposed for vehicle detection and shadow rejection. The method is effective and the correct rate of vehicle detection is higher than 98(%) in experiments, during which the passive shadows resulted from roadside buildings grew considerably. Based on the proposed vehicle detection method, vehicle tracking, counting, classification and speed estimation are achieved so that traffic information concerning traffic flow is obtained to describe the load of each lane.
차량검출은 교통량 관측(모니터링)을 위해서 필요한 가장 기본적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통정보추출 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 몇 가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 그러나 영상기반 시스템에서는 영상에 포함된 그림자가 차량검출의 정확도를 저해하는 요소로 작용하는 데, 특히 이동 중인 차량에 의해서 발생하는 환성 그림자는 심각한 성능저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 그림자 영향 제거를 위해서 배경 빼기와 에지 검출을 결합한 새로운 접근방법을 제안하였다. 제안한 방법은 노변의 지형지물에 의해서 발생하는 비활성 그림자가 크게 증가하는 상황에서도, 98(%)이상의 차량검출 정확도를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 차량검출 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통정보를 추출하였다.