Vision-Based Fast Detection System for Tunnel Incidents

Our country has so large mountain area that the tunnel construction is inevitable and the need of incident detection that provides safe management of tunnels is increasing. In this paper, we suggest a tunnel incident detection system using computer vision techniques, which can detect the incidents in a tunnel and provides the information to the tunnel administrative office in order to help safe tunnel operation. The suggested system enhances the processing speed by using simple processing algorithm such as image subtraction, and ensures the accuracy of the system by focused on the incident detection itself rather than its classification. The system is also cost effective because the video data from 4 cameras can be simultaneously analyzed in a single PC-based system. Our system can be easily extended because the PC-based analyzer can be increased according to the number of cameras in a tunnel. Also our web-based structure is useful to connect the other remotely located tunnel incident systems to obtain interoperability between tunnels. Through the experiments the system has successfully detected the incidents in real time including dropped luggage, stoped car, traffic congestion, man walker or bicycle, smoke or fire, reverse driving, etc.

컴퓨터 시각을 이용한 고속 터널 유고감지 시스템

산악지형이 많은 우리나라는 자연환경 여건상 터널 수요가 많고 안전한 운영을 보장 할 수 있는 터널 유고감지 시스템에 대한 필요성도 커지고 있다. 본 논문에서는 터널 내 유고 상황을 실시간으로 감지하여 터널 사무소에 전달 터널의 안전한 운영을 도울 수 있는 터널 유고감지 시스템을 제안 하였다. 제안한 시스템은 차 영상 기법과 같은 단순한 영상 분석 알고리즘을 사용하여 시스템의 신속성을 높였으며 유고의 종류 보다는 유고상황의 발생여부를 정확히 판단하데 중점을 두어 시스템의 정확성도 확보하였다. 또한 영상 분석 장치 한 대당 네 대의 카메라를 수용할 수 있게 함으로써 시스템의 비용적인 측면도 고려하였다. 그리고 카메라의 대수에 따라 영상분석 장치를 추가함으로써 카메라 대수에 관계없이 시스템의 확장성을 용이하게 하였으며 터널 유고상황 정보를 웹에서도 접근 가능하게 하여 원격지의 다른 터널 시스템과의 연동 등의 추가 확장성도 고려하였다. 구현된 시스템을 실제 터널에서 실험한 결과 터널 내에서 발생한 장애물, 정지 사고차량, 차량 정체 지체, 사람 이륜차, 연기 화재, 조명 이상, 역 주행 등의 유고상황을 모두 실시간으로 정확히 감지하였다.