초록
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.
Image-based traffic information collection systems have entered widespread adoption and use in many countries since these systems are not only capable of replacing existing loop-based detectors which have limitations in management and administration, but are also capable of providing and managing a wide variety of traffic related information. In addition, these systems are expanding rapidly in terms of purpose and scope of use. Currently, the utilization of image processing technology in the field of traffic accident management is limited to installing surveillance cameras on locations where traffic accidents are expected to occur and digitalizing of recorded data. Accurately recording the sequence of situations around a traffic accident in a freeway and then objectively and clearly analyzing how such accident occurred is more urgent and important than anything else in resolving a traffic accident. Therefore, in this research, existing technologies, this freeway attribute, velocity changes, volume changes, occupancy changes reflect judge the primary. Furthermore, We pointed out by many past researches while presenting and implementing an active and environmentally adaptive methodology capable of effectively reducing false detection situations which frequently occur even with the Gaussian Mixture model analytical method which has been considered the best among well-known environmental obstacle reduction methods. Therefore, in this way, the accident was the final decision. Also, environmental factors occur frequently, and with the index finger situations, effectively reducing that can actively and environmentally adaptive techniques through accident final judgment. This implementation of the evaluate performance of the experiment road of 12 incidents in simulated and the jang-hang IC's real-time accident experiment. As a result, the do well detection 93.33%, false alarm 6.7% as showed high reliability.