• 제목/요약/키워드: 교차로 검출

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이동 객체의 부분 유사궤적 탐색을 활용한 교차로 검출 기법 (Detecting Road Intersections using Partially Similar Trajectories of Moving Objects)

  • 박보국;박진관;김태용;조환규
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권4호
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    • pp.404-410
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    • 2016
  • 대부분의 차량에서 GPS 기반의 내비게이션을 사용함에 따라, 도로 지도를 자동적으로 생성하는 것은 중요한 연구 문제이다. 본 논문에서는 지도 정보 없이 GPS 궤적을 이용한 교차로 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 궤적이 교차로에서 여러 갈래로 나누어지는 것을 이용한다. 이전의 교차로 검출 연구에서는 정차 빈도나 회전방향을 이용하였다. 그러나 제안하는 교차로 검출 기법은 이러한 복잡한 정보를 이용하지 않는다. 이 기법은 주어진 궤적에 대한 부분 궤적 매칭 결과를 이용하여 교차로에 진입한 궤적들이 서로 다른 도로로 나뉘어 이동하는 것을 이용한다. 강남구에서 수집된 실제 차량 궤적 1266개를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안한 기법은 일반적인 십자 모양의 교차로에서 좋은 성능을 보였다. 제안 시스템은 선정한 교차로에 대해 재현율 75%, 민감도 78%의 성능을 보였다. 더 많은 궤적을 이용하면 더 신뢰할 수 있는 검출 결과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.

교차점 검출과 분류를 통한 카메라 문서영상에서의 테이블 구조 인식 알고리듬 (Table recognition algorithm for camera-captured document images based on junction detection and labeling)

  • 서원교;구형일;이동혁;김상호;조남익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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    • pp.263-266
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    • 2013
  • 표는 중요한 정보를 함축적으로 담고 있는 문서 요소로서 문서 영상에서 표의 내용과 구조를 분석하고 이해하려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 이러한 표의 검출과 인식에 관한 기존의 연구들은 평판 스캐너로 취득한 문서 영상을 대상으로 이루어졌는데 최근에는 디지털 카메라와 스마트폰이 보급됨에 따라 평판 스캐너 대신 카메라를 이용한 표 인식의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라로 획득한 문서 영상에서 표 인식에 대한 알고리듬을 제안한다. 먼저 표가 선들의 집합으로 이루어져 있다는 가정 아래 문서 이미지에 존재하는 선을 이진화와 강인한 곡선 맞춤 알고리듬을 사용하여 검출한다. 검출된 선들의 교차점은 표의 요소일 수도 있으며 오검출의 결과일 수도 있는데 교차점 주변의 관찰 결과와 교차점 사이의 연관 관계를 에너지 식으로 표현하고 이 식을 최소화함으로써 각각의 교차점에 최적의 레이블을 할당한다. 얻어진 레이블은 표로 유일하게 변환되며 표의 구조를 셀 단위까지 추정할 수 있다. 다양한 표 영상에 대한 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 문서영상의 기하학적인 왜곡에도 불구하고 영상에 존재하는 표를 성공적으로 인식함을 보여준다.

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적응적 배경영상을 이용한 교차로 내 정지 객체 검출 방법 (Stop Object Method within Intersection with Using Adaptive Background Image)

  • 강성준;서암석;정성환
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.2430-2436
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    • 2013
  • 본 논문에서는 교차로 내에 위험의 원인이 되는 정지 객체를 검지하는 방법을 제안한다. 교차로 내에 설치된 CCTV에서 실시간 영상을 입력받아 객체의 크기를 일정하게 하기 위하여 역원근변환을 수행하였다. 원근변환된 영상에서 검지영역을 설정하고 객체의 이동 정보를 이용한 적응적인 배경영상을 생성하였다. 정지한 객체의 검출은 배경영상 차이법을 사용하여 정지한 객체의 후보 영역을 검출하였다. 검출된 후보 영역의 진위 여부를 파악하기 위하여 영상의 기울기 정보와 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간 및 주간 대의 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 교차로 내의 검지영역 내에 정지한 차량을 효율적으로 감지할 수 있었으며 검지영역의 면적에 따라 초당 13~18프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.

템플릿을 기반으로 한 보행자 교차 상황에서의 특정 보행자 검출 방법 (Method for detecting specific pedestrian based template in pedestrian crossing)

  • 조경민;차의영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.363-366
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    • 2016
  • 본 논문에서는 보행자 검출 시, 교차 상황에서 발생하는 문제 해결을 위한 방법을 제안한다. 영상에서 특정 보행자를 검출하는 동안 다른 보행자와 교차하는 경우, 기존에 검출하던 보행자가 아닌 다른 보행자를 잘못 검출하는 문제가 발생한다. 문제 해결을 위해 제안하는 방법은 다음과 같다. 먼저, 검출할 특정 보행자를 bounding box로 선택하고 해당영역을 템플릿으로 추출한다. HOG를 이용하여 영상에서 보행자들을 검출하고, 후보영역으로 지정한다. 후보영역으로 지정된 보행자들을 앞서 템플릿으로 추출한 특정보행자와 비교하여 검출할 보행자를 최종 선택한다. 비교에는 템플릿 매칭, 히스토그램 비교와 LBP를 이용한다.

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차량의 움직임 벡터와 체류시간 기반의 교차로 추돌 검출 (Traffic Collision Detection at Intersections based on Motion Vector and Staying Period of Vehicles)

  • 신윤철;박주헌;이명진
    • 한국항행학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.90-97
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    • 2013
  • 최근 영상처리 기법에 기반한 지능형 교통시스템의 개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 도심 사거리에서 획득한 비디오를 분석하여 차량의 움직임 변화와 체류시간에 기반한 추돌 검출 알고리즘을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 기반으로 생성된 배경과 입력영상의 차 영상으로부터 관심영역(ROI)안의 객체를 추출한다. 추출된 객체에 대해 계산된 움직임벡터와 화면 내 차량 체류시간을 이용하여 교차로 내 차량추돌과 교통체증을 검출하였다. 제안된 알고리즘은 추돌을 포함한 실제 교차로 영상에 대해 테스트되었고, 탐지율은 85.7%이고, 오탐율은 7.7%였다.

비용 함수를 이용한 오 정합 개선 기법에 관한 연구 (A Study on the Outlier Improvement Method Using Cost Function)

  • 백영민;최현준;서영호;김동욱
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.269-272
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    • 2009
  • 본 논문에서는 변이지도의 정확도 향상을 위하여, 비용 함수를 이용한 교차 일치성 검사 기법을 제안하고, 다양한 조건의 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효율적임을 보였다. 좌우 변이정보를 이용하는 교차 일치성 검사로 오정합을 검출하는 방법을 시도해왔다. 하지만 이러한 방법은 물체의 경계에서 발생하는 오정합을 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 최종 변이의 신뢰도 향상을 위해 교차 일치성 검사의 정확도를 높이는 방법을 제안하였다. 일반적으로 영역 기반 스테레오정합 방법은 물체의 경계에서 정확도 높지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 정합창의 크기를 늘리거나 특징 점을 이용한 적응적 가변 정합창을 적용하는 방법을 시도하였다. 하지만, 여전히 기존 교차 일치성 검사를 통한 오정합 검출은 부정확하다. 이러한 영역의 비용 함수 값들을 비교한 결과 첫 번째와 두 번째 값의 차이가 적거나 크게 나타난다. 제안한 방법은 기존 방법에 비해 오정합 검출 능력을 향상 시킨다. 제안한 방법의 결과를 확인하기 위해 스테레오 비전에서 많이 사용되는 영상을 적용하고 분석하였다. 또한, 기존 교차 일치성 검사 방법과 제안한 방법의 객관적으로 비교하기 위해 전체 영역에 대한 오차율 (error ratio)과 교차 일치성 검사로 유효하다고 판단된 변이 값 중 실제 변이 값과 일치하지 않은 변이값의 오차율을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법에 비해 제안한 방법이 1~5%정도 낮은 오차율을 보였다

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교차검출을 이용하여 Picking 속도를 향상시킨 3D 지형 툴의 개발 (Development of 3D Terrain Tools which Improves a Picking Speed using Cross Detection)

  • 김성호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.78-85
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    • 2012
  • 본 논문은 3D 컴퓨터 게임 개발에 있어서 필수적인 3D 지형 툴 개발을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 특히 본 논문은 Picking 속도를 향상시키기 위한 교차검출 기법에 대하여 제안한다. 즉, 본 논문에서는 기존의 광선과 삼각형으로 구성된 교차검출 기법보다 광선과 평행사변형으로 구성된 효율적인 교차검출 기법을 제안함으로서 보다 빠른 Picking 속도를 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 기법이 기존의 기법과 비교하여 더 빠른 Picking 속도를 내고 있다는 것을 확인하기 위해서는 DirectX SDK의 샘플들 중 Picking 예제를 실험에 사용하였다. 또한 기존의 기법과 본 논문에서 제안하는 기법으로 교차검출을 위한 함수 호출 횟수를 비교해본 결과 본 논문에서 제안하는 기법이 기존의 기법보다 약 50% 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 그리고 이를 시간적으로 계산해 보았을 때에는 기존의 기법보다 1~2초 정도 단축되었음을 확인할 수 있었다. 추가적으로 본 논문에서는 3D 지형 툴로서 갖추어야할 기능들 중 텍스처 스플래팅, 지형의 높낮이 조절, 객체 배치 및 사실적인 물 효과 등의 기능들을 보다 개선된 알고리즘으로 제공함으로서 실제 3D 컴퓨터 게임 개발에 효율적으로 사용가능하도록 하였다.

CNN 기반 공조 덕트 청소 로봇의 교차점 검출 알고리듬 개발 (Development of a CNN-based Cross Point Detection Algorithm for an Air Duct Cleaning Robot)

  • 이사랑;노은솔;홍석무
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권8호
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    • pp.1-8
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    • 2020
  • 건물 내부 공기 순환을 위한 공조 덕트는 장기간 사용 시 오염물질이 내부에 쌓여 인력 또는 로봇이 투입되어 청소가 주기적으로 수행된다. 청소는 작업시간과 인건비 문제를 해결하기 위해 최근 원격 조정으로 로봇을 작동시키는 방법이 사용되고 있다. 하지만 완전 자동화가 아니라 인력 의존적이며 청소 시간 단축에도 한계가 있다. 본 연구는 공조 덕트 청소 로봇 자율 주행을 위해 교차점 검출 알고리듬 개발에 대한 것이다. 자율 주행은 청소 로봇에 장착된 카메라 영상에서 교차점 검출 알고리듬을 통해 추출된 점과 중심점 사이의 거리 및 각도를 계산하여 로봇을 제어하도록 구성된다. 교차점 검출을 위한 데이터는 3D CAD 프로그램을 이용한 공조 덕트 내부 이미지를 Python을 이용해 교차점 좌표 및 두 경계선 각도를 추출하여 생성했다. 검출 알고리듬은 딥러닝 중 CNN 모델이 학습에 사용됐으며 학습 모델은 입력이미지에서 교차점 정보를 추출하며 학습 모델 정확도는 면적과 거리를 이용해 판단했다. 알고리듬 검증을 위해 청소 로봇을 제작했으며 로봇은 몸체, Raspberry Pi, 카메라 및 초음파 센서를 포함한 제어부, 모터와 바퀴를 포함한 구동부로 구성된다. 알고리듬을 탑재한 로봇 청소기 주행 영상을 통해 알고리듬을 검증했다. 향후 공조 덕트뿐만 아니라 에스컬레이터 등 다양한 환경에서 적용 가능할 것으로 기대된다.

얼굴과 헤어영역의 기하학적 정보를 이용한 얼굴 검출 (Face Detection Using Geometrical Information of Face and Hair Region)

  • 이우람;황동국;전병민
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권2C호
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    • pp.194-199
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    • 2009
  • 본 논문은 영상의 얼굴과 헤어영역이 가지는 기하학적 정보를 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 영상에서 얼굴과 헤어영역은 기하학적으로 인접하는 특성을 가지고 있고, 이러한 특성은 정면을 향하는 얼굴뿐만 아니라 회전된 얼굴이나 옆얼굴에서도 존재한다. 따라서 이러한 특징은 얼굴 검출을 위하여 사용 될 수 있다. 제안한 알고리즘은 우선 영상에서 컬러정보를 이용하여 영상내의 피부영역과 헤어영역을 검출한다. 이렇게 검출된 피부영역의 특징을 분석하여 여러 피부영역 중 얼굴 후보영역을 찾는다. 이후 얼굴 후보영역과 헤어영역 사이의 교차영역을 생성한다. 마지막으로 검출된 여러 얼굴 후보영역 중 교차영역을 포함하고 있는 영역을 얼굴로 판단한다. 실험 결과는 정면 및 측면 얼굴 영상뿐만 아니라 기하학적으로 왜곡된 영상에서도 높은 검출률을 보였다.

XGBoost와 교차 검증을 이용한 구문분석 말뭉치에서의 오류 탐지 (Detecting Errors in Dependency Treebank through XGBoost and Cross Validation)

  • 최민석;김창현;천민아;박혁로;김재훈
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.103-107
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    • 2020
  • 의존구조 말뭉치는 자연언어처리 분야에서 문장의 의존관계를 파악하는데 널리 사용된다. 이러한 말뭉치는 일반적으로 오류가 없다고 가정하지만, 현실적으로는 다양한 오류를 포함하고 있다. 이러한 오류들은 성능 저하의 요인이 된다. 이러한 문제를 완화하려고 본 논문에서는 XGBoost와 교차검증을 이용하여 이미 구축된 구문분석 말뭉치로부터 오류를 탐지하는 방법을 제안한다. 그러나 오류가 부착된 학습말뭉치가 존재하지 않으므로, 일반적인 분류기로서 오류를 검출할 수 없다. 본 논문에서는 분류기의 결과를 분석하여 오류를 검출하는 방법을 제안한다. 성능을 분석하려고 표본집단과 모집단의 오류 분포의 차이를 분석하였고 표본집단과 모집단의 오류 분포의 차이가 거의 없는 것으로 보아 제안된 방법이 타당함을 알 수 있었다. 앞으로 의미역 부착 말뭉치에 적용할 계획이다.

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