Up to now studies on the fusion of travel time from various detectors have been conducted based on the variance raito of the intermittent data mainly collected by GPS or probe vehicles. The fusion model based on the variance ratio of intermittent data is not suitable for the license plate recognition AVIs which can deal with vast amount of data. This study was carried out to develop the fusion model based on travel time acquired from the license plate recognition AVIs and the point detectors. In order to fuse travel time acquired from the point detectors and the license plate recognition AVIs, the optimized fusion model and the proportional fusion model were developed in this study. As a result of verification, the optimized fusion model showed the superior estimation performance. The optimized fusion model is the dynamic fusion ratio estimation model on real time base, which calculates fusion weights based on real time historic data and applies them to the current time period. The results of this study are expected to be used effectively for National Highway Traffic Management System to provide traffic information in the future. However, there should be further studies on the Proper distance for the establishment of the AVIs and the license plate matching rate according to the lanes for AVIs to be established.
Kang Jin-Kee;Son Youngtae;Yoon Yeo-Hwan;Byun Sangchul
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.1
no.1
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pp.22-32
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2002
This paper describes about non-burial AVI (Automatic Vehicle Identification) system using general vehicle as probe car for obtaining more accurate traffic information while conserving road pavement surface. Existing spot traffic detectors have their own limits of not obtaining right information owing to its mathematical method. Burial AVI systems have some defects, causing traffic jam, needing much maintenance cost because of frequent cutting of loop and piezo-electric sensors. Especially, they have hard time to make right detection, when it comes to jamming time. Therefore, in this paper, we propose non-burial AVI system with laser trigger unit. Proposed non-burial AVI system is developed to obtain regional traffic information from normal Passing vehicle by automatic license number recognition technology. We have adapted it to national highway section between Suwon city and Pyong$\~$Taek city(9.5km) and get affirmative results. Vehicle detection rate of laser trigger unit is more than 95$\%$, vehicle recognition rate is 87.8$\%$ and vehicle matching rate is about 14.3$\%$. So we regard these as satisfying results to use the system for traffic information service. We evaluate proposed AVI system by regulation of some institutions which are using similar AVI system and the proposed system satisfies all conditions. For future study, we have plan of detailed research about proper lane number from all of the target lanes, optimal section length, information service period, and data fusion method for existing spot detector.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.320-323
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2014
Today is going with the advancement of intelligent transportation systems and traffic environment and helping to provide safe and convenient service through a mobile device work with the popularization of the vehicle black box. The traffic flow by a variety of causes is constantly changing, it is often unable to prepare the driver, depending on external factors can not be controlled by the power of the public, leading to a major accident. The system needs to pass the real-time weather data in the inter-operator to prevent this. The proposed detection algorithm weather information delivered real-time weather information for this paper. The weather condition is detected by using the contrast between the histogram of the motion of the wiper and the clear day algorithm. In general, the wiper is worked in extreme weather conditions that will have a value different contrast due to rain or snow. Situation was considered clear, snowy conditions, such as using it on a rainy situation. First, designated as ROI (Region Of Interest) of the minimum area that can be detected in order to reduce the amount of calculation for the wiper, the wiper, which was detected through the operation of the threshold Thresholding the brightness of the vehicle wiper. In addition, we distinguish the value of each meteorological situation by using contrast. Results was obtained to 80% for the snow conditions, a rainy situation.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.4
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pp.771-782
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2021
Regular or irregular situations such as traffic accidents, damage to road facilities, maintenance or repair work, and vehicle breakdowns occur frequently on highways. It is required to provide traffic services to drivers by promptly recognizing these regular or irregular situations, various techniques have been developed for rapidly collecting data and detecting abnormal traffic conditions to solve the problem. We propose a method that can be used for verification and demonstration of unexpected situation algorithms by establishing a system and developing algorithms for detecting unexpected situations on highways. For the detection of emergencies on expressways, a system was established by defining the expressway contingency and algorithm development, and a test bed was operated to suggest a method that can be used for verification and demonstration of contingency algorithms. In this study, a system was established by defining the unexpected situation and developing an algorithm to detect the unexpected situation on the highway, and a method that can be used verifying and demonstrating unexpected situations. It is expected to secure golden time for the injured by reducing the effectiveness of secondary accidents. Also predictable accidents can be reduced in case of unexpected situations and the detection time of unpredictable accidents.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.181-190
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2022
In this paper, we use a LiDAR sensor and an image camera to detect a left-turning waiting vehicle in two ways, unlike the existing image-type or loop-type left-turn detection system, and a left-turn traffic signal corresponding to the waiting length of the left-turning lane. A system that can efficiently assign a system is introduced. For the LiDAR signal transmitted and received by the LiDAR sensor, the left-turn waiting vehicle is detected in real time, and the image by the video camera is analyzed in real time or at regular intervals, thereby reducing unnecessary computational processing and enabling real-time sensitive processing. As a result of performing a performance test for 5 hours every day for one week with an intersection simulation using an actual signal processor, a detection rate of 99.9%, which was improved by 3% to 5% compared to the existing method, was recorded. The advantage is that 99.9% of vehicles waiting to turn left are detected by the LiDAR sensor, and even if an intentional omission of detection occurs, an immediate response is possible through self-correction using the video, so the excessive waiting time of vehicles waiting to turn left is controlled by all lanes in the intersection. was able to guide the flow of traffic smoothly. In addition, when applied to an intersection in the outskirts of which left-turning vehicles are rare, service reliability and efficiency can be improved by reducing unnecessary signal costs.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.6
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pp.22-32
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2010
Increasingly advanced Information Technology (IT) has changed the operator so as to create more diversified and advanced traffic information demand. To deal with the changing demand in private sector, a concept of on-demand traffic information has been rapidly introduced. However VMS, a product of the first generation of ITS, which was designed to provide the unspecified individuals during driving the car with the basic level of traffic information by the public failed to actively change itself in such a changing pattern. This study was intended to describe the VMS system (tentatively, FM-VMS) which was further developed to accommodate the needs favoring the sophisticated PDA with the public role of providing the unspecified individuals with the equal information. FM-VMS introduced in this study is the device designed to transmit the voice and message to the drivers through the radio information device mounted on a car. A core technology is, unlike FM-DARC and RDS, the Water Making technology which directly inserts the digital signal into FM frequency in use. It's been currently used for broadcasting and security purpose. A detection rate as a result of testing FM-VMS system using Water Making technology was 90% or more in voice and message within 20m from test VMS. When a public-developed VMS information could be transmitted using FM frequency to the relatively vulnerable users (vulnerable to traffic information) in voice on a real-time basis to provide the regional traffic information, and furthermore, VMS message could be received through radio liquid using FM frequency only, it would obviously bring about the innovation in ITS as well as pave the way for creating the new added value down the road.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.3
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pp.17-28
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2024
In this study, the capacity of the tunnel and the general section was calculated and compared using the VDS detector data, and the decrease rate in capacity of the tunnel section was analyzed by tunnel type. To compare the capacity of the tunnel and the general section, the Product Limit Method (PLM) was applied to the VDS detector data. As a result of comparing the capacity of the tunnel and general section, the capacity of the tunnel section decreased by about 6.5% compared to the general section. To classify the tunnel type, the tunnel extension and the number of lanes were used as variables, and there was a difference in the decrease rate of capacity by tunnel group classified by each criterion.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.6
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pp.90-100
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2017
The purpose of this study is to detect and label the vehicles using the drone images as a way to overcome the limitation of the existing point and section detection system and vehicle gap estimation on Arterial road. In order to select the appropriate time zone, position, and altitude for the acquisition of the drone image data, the final image data was acquired by shooting under various conditions. The vehicle was detected by applying mixed Gaussian, image binarization and morphology among various image analysis techniques, and the vehicle was labeled by applying Kalman filter. As a result of the labeling rate analysis, it was confirmed that the vehicle labeling rate is 65% by detecting 185 out of 285 vehicles. The gap was calculated by pixel unitization, and the results were verified through comparison and analysis with Daum maps. As a result, the gap error was less than 5m and the mean error was 1.67m with the preceding vehicle and 1.1m with the following vehicle. The gaps estimated in this study can be used as the density of the urban roads and the criteria for judging the service level.
Kim, Yong-Sam;Song, Chang-Kyu;Yu, Byeong-Jin;Jun, Myeong-Geun
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.97-100
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2006
최근 절전에 대한 의식이 높아짐에 따라 이 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 건물 내의 인체를 검지하여 불필요한 전력 소모를 줄이기 위한 방법으로써 카메라를 통하여 실시간으로 영상을 취득하여 인체의 유무를 판단하기 위한 알고리즘을 구현하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 환경 변화에 강인한 특성과 인체 검출율이 우수함을 보이고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.789-792
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2008
Actually, The present traffic accident detection system is subsisting limitation of accurate distinction under the crowded condition at intersection because the system depend upon mainly the image information at intersection and digital image processing techniques nearly all. To complement this insufficiency, this article aims to estimate the level of present technology and a realistic possibility by analyzing the acoustic characteristic of crash sound that we have to investigate for improvement of traffic accident detection rate at intersection. The skid sound of traffic accident is showed the special pattern at $1[kHz]{\sim}3[kHz}$ bandwidth when vehicles are almost never operated in and around intersection. Also, the frequency bandwidth of vehicle crash sound is showed sound pressure difference over 30[dB] higher than when there is no occurrence of traffic accident below 500[Hz].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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