초록
도로상의 안개로 인한 시정감소는 교통사고를 유발하는 주된 원인으로 운전자에게 도로의 시정거리를 미리 알려주어 안전운행을 유도하기 위한 안개경고시스템에서는 대부분 안개센서와 같은 고가의 광학센서를 사용하고 있다. 최근 운전자의 시정감각과 유사하면서도 저렴한 카메라를 이용한 시정측정에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구는 별도의 표지나 ROI를 기반으로 하고 있으므로 설치가 어렵고 비용이 많이 들며 도로에 기 설치된 CCTV 시스템을 활용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 도로상에 설치된 카메라 영상을 이용하여 주야간 실시간 시정측정이 가능한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 도로모델을 구축하고 카메라 영상으로부터 차량의 이동영역과 가시선을 검출한 후 도로모델에 적용함으로써 매우 쉽고 빠른 시정의 계산이 가능하다. 제안된 방법은 운전자의 시정감각과 유사한 주야간 시정측정이 가능할 뿐만 아니라 시정표지와 같은 부가적인 시설을 사용할 필요가 없고 기존의 CCTV 시스템에 바로 적용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 중부내륙고속도로에서 획득한 영상을 이용한 실험결과를 통해 본 연구의 현장적용 가능성과 활용방안을 제시하고 신뢰성 검증을 위한 향후 연구방향을 기술한다.
The highway visibility reduction caused by fog is one of the major elements of traffic accidents. Though the fog warning systems can lead drivers into safe driving by letting them aware dangerous situations in advance, the optical sensors, such as fog sensor, has been extremely costly. Through recent studies, it is delivered that visibility measurements have become obtainable with relatively cheap cameras and their functionality is as similar as a driver' visual sense. Those measurements however require additional signs or ROI, so it is still costly and unable to utilize the conventional images from the existing systems. This study proposes a new method to detect the visibility in real time based on the conventional images from the existing CCTV cameras. The proposed method builds a road model and extracts and applies vehicle movements and visible lines - those highlight easy and quick visibility measurements. The proposed method has advantages of both (1) having possible day and night visibility measurements similar to drivers' visual sense and (2) being easily applied to the existing CCTV system without additional devices. This paper presents field experiments using images acquired from the Central Inland Expressway and discusses future research directions.
