• 한국통신학회논문지
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• 제26권4B호
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• pp.491-504
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• 2001

본 논문은 고정된 카메라를 통해 들어오는 도로연상에서 추적되는 다중 차량들의 겹침(occlusion)발생시 칼만 필터와 차량의 특징정보를 이용하여 개별 차량을 분할하고 추적 가능한 시스템을 제안하고 구현하였다. 다중 차량을 추적할 시 가장 큰 문제점이 되고 있는 차량 겹침을 해결하기 위해 카메라와의 거리를 이용하여 해결하는 방법 3D 모델을 이용하여 해결하는 방법, 겹침 추론 등 차량 겹침을 해결하기 위한 여러 가지 방법들이 제시되고 있다. 그러나 영상에 연속적으로 나타나는 다중 차량의 겹침을 단일 차량으로 인식할 수 는 단점이 있다. 따라서 칼만 필터와 차량의 특징 정보로서 차량의 높이와 넓이의 비, 추적에 사용되는 박스에서 차량과 여백의 비를 이용함으로서 연속적으로 나타날 수 있는 차량 겹침을 분할하고 추적 가능하게 하는 시스템을 구현하고 실험하였다. 본 시스템에서는 256X 256의 크기로 15 frames/sec로 저장된 AVI 파일 형식의 동영상을 사용하여 실험에 이용하였으며, 시내 도로에서의 차량들의 실험 결과 기존의 방법 보다 차량 특징 정보를 이용한 방법이 연속적 겹침에 대한 처리에 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.467-471
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• 2005

본 논문에서는 명암도 변화 및 윤곽선 추적 알고리즘과 개선된 오류 역전파 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 반복 이진화 방법을 적용하여 차량 번호판의 영역을 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 오류 역전파 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.370-376
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• 2005

본 논문에서는 HSI 정보와 신경망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징 영역을 이치화 한 후에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.19-31
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• 2008

영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하며, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공한다. 영상검지시스템으로 상용화 제품은 Tripwire시스템으로 검지영역의 픽셀 변화량으로 차량검지를 하나, 이는 교통량, 속도 등 단편적인 정보에 국한될 수 밖에 없다. 반면, 영상검지시스템이 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보와 동일한 정보를 제공하는 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 상용화된 시스템과 결과를 비교함으로써 성능검증을 하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.45-56
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• 2007

비디오를 이용한 차량 추적 자동화 기술은 차량속도 등의 정확한 교통량 측정을 위해 중요하다. 그러나 단일 카메라로 취득된 비디오를 이용한 차량추적의 경우 카메라의 유한한 시계(field of view)때문에 추적범위가 제약된다. 차량추적 범위를 넓히고 차량행태에 대한 보다 많은 정보를 얻기 위해서는 복수개의 카메라로 연속된 추적영역을 촬영하여 분석하는 방식을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 규칙기반 차량추적 알고리즘을 적용한 두 대의 동기된 비디오 시??스에서 연속적으로 추적하는 방식을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상분석을 통해 나타날 수 있는 거의 모든 경우를 규칙을 만들기 위해 고려되었으며, 칼만 필터를 이용하여 예측성능을 향상시켰다. 제안된 연속된 비디오에서의 차량추적 방법은 확장된 추적범위에서 차량의 순간속도, 차량의 개별행태 등에 보다 많은 정보를 취득하는데 성공적으로 활용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.192-197
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• 2004

본 논문에서는 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 RBF 네트워크를 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 트루 컬러 차량 영상 155개와 그레이 컬러 차량 영상 100개를 대상으로 실험한 결과, 수평ㆍ수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.648-656
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• 2001

본 논문에서는 지능적인 교통감시를 위해 궤적 정합을 이용한 특징 기반의 새로운 차량 추적 시스템을 제안한다. 제안된 차량 추적 시스템의 전체적인 알고리즘은 특징 추출, 특징 추적 및 궤적 정합을 통한 그룹핑의 세 단계로 구성된다. 특징 추출 및 추적 단계에서는 입력된 영상에서 차량으로 추정할 수 있는 부속 정보를 추출하기 위해 꼭지점 추출 영상처리 기법을 적용하여 차량의 특징점으로 추출하고 선형 칼만 필터을 이용하여 특징들을 추적한다. 그룹핑 단계에서는 개별 차량에 소속된 특징점들을 하나의 그룹으로 분류한다. 이때, 특징 기반 추적방식의 문제점인 객체 중첩 문제를 해결하기 위해 특징들의 위치 정보와 궤적 정합을 이용한 새로운 그룹핑 방법을 제시한다 마지막으로, 차량들이 근접하거나 부분 겹침이 일어나는 경우의 교통영상에 적용하여 제안된 추적 시스템의 성능을 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권4호
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• pp.49-60
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• 2008

현재 비디오 영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하고, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공하나, 안전지대에서는 효과적이지 못한다. 그러나, 영상검지시스템에서 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 실시간으로 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며, 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보뿐만 아니라 사고, 상충정보 등 다양한 정보를 제공한다. 본 연구의 검증을 위하여 개별차량 추적시스템으로 1) 돌발상황 감지 2) 급차로 변경과 같은 비정상적인 차량흐름의 경우를 감지하는 실험을 수행하였다.

• 대한교통학회지
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• 제23권7호
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• pp.137-148
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• 2005

일정구간의 도로를 주행하는 차량에 대한 단위시간대별 위치정보를 취득하게 되면, 도로의 교통상황에 대한 정보와 개별차량의 미시적인 주행행태를 파악할 수 있게 된다. 기존 사용되는 영상기술은 짧은 지점에 대한 교통량, 속도 등의 제한적인 자료만의 취득이 가능하여 도로구간의 교통상황을 대표하는데 한계가 있다. 또한 기존 영상기술은 주행차량의 미시적행태분석을 위해서 비디오로 촬영된 영상을 한 프레임씩 수동으로 작동하여 데이터를 수집함으로써 많은 인력과 시간이 소요되었다. 본 연구에서는 차량의 단위시간대별 위치자료를 자동으로 얻어낼 수 있는 규칙기반 차량추적기술을 개발하였다. 또한 기술의 검증을 위해 130m의 도로구간에서 차량의 주행위치를 0.05초 단위로 추적한 기초 자료를 추출하였으며, 이 데이터의 가공을 통해 산출된 속도와 실측된 속도와의 비교를 통해 차량추적의 정확도를 검증하였다. 향후 이러한 차량추적기술은 도로의 교통상황에 대한 주요 정보의 제공 등의 실용적 측면과 차량의 주행행태 분석 등의 학문적 분야에 널리 활용될 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.265-273
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• 2008

영상기반 교통감지시스템은 교통정보 수집을 기본으로 상충, 사고감지, 기후감지 등 다양한 정보를 수집하는 데 이용되고 있다. 본 논문은 VDS에서 검지영역을 설정할 때 단위거리별 픽셀길이를 자동 계산하여, 이를 기반으로 교통정보 및 상충정보를 수집하는 시스템을 개발한다. 본 알고리즘은 교차로에 검지영역 내 검지라인을 세분화하여 설정함으로써 교통정보의 정확도를 높이고, 개별차량의 교차로 통과속도 및 점유율을 자동으로 계산해 주며, 나아가 모든 교차로에 일반화하여 적용할 수 있다. 본 알고리즘은 분당교차로에 설치된 CCTV영상을 대상으로 실험하였으며, 상용화 제품과의 교통정보 비교분석을 통하여 알고리즘을 검증하였다.