본 논문에서는 인터넷 상의 영상에 기반한 교통 감시 시스템을 구현한다. 영상 기반의 교통 감시 시스템은 루프 감지기 등의 센서를 이용한 방법에 비해 비용과 설치, 유지, 보수면에서의 장점으로 인하여 많이 연구되고 있다. 제안한 시스템은 인터넷상에서 FPA(Field Processing Agent)와 TSM(Traffic Surveillance Manager)으로 구성되며, FPA는 TSM에게 도로 영상과 차량의 속도, 도로 점유율과 같은 교통 정보를 제공한다. 차량의 평균 속도와 도로 점유율은, 도로색 영상과 연속된 입력 영상간의 샘플링 지점의 색상 차이변화를 이용하여 추출한다. 제안한 방법은 근사적인 교통정보를 추출해 주며, 입력 영상 전체에 대한 처리 과정 없이 제한된 영역만을 처리하기 때문에, 실시간 감시 시스템을 구축하는데 용이하다.
본 논문은 교통흐름 제어와 원격감시를 위한 교통감시 제어시스템을 Internet망을 사용하기 위하여 센서게이트웨이를 개발하고, 그에 필요한 프로토콜을 제시하여 인증과 암호화를 하였다. 교통감시 제어시스템은 국내 외에서 첨단 네트워크 기술을 활용하여 교통체계의 효율성 증대와 새로운 교통서비스를 제공함으로써 교통문제를 해결하는 데 목적을 두고 있는 지능형 교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)의 중요한 역할을 하게 되는 서비스로써, 교통감시 제어시스템의 TCP/IP 및 Internet 망의 사용은 인가되지 않은 사용자의 접근으로 인한 피해가 발생할 수 있음을 의미하며 그에 따른 데이터의 인증과 암호화는 필수적이다.
본 논문은 교통상태 감시 등 교통관제를 위해 설정한 CCTV 카메라의 화각 상태에서 교통량, 속도 등 교통정보 수집을 동시에 수행할 수 있는 CCTV 카메라 자세보정 알고리즘 개발에 관한 것이다. 개발한 자율자세보정 알고리즘은 차량인식 및 추적기법을 이용하여 도로를 식별하고, 운영자의 교통감시 및 교통정보 수집을 위한 화각을 결정한다. 제안 알고리즘의 성능검증은 현장에 설치한 CCTV를 이용하였으며, 교통감시 및 교통정보 수집을 위해 각각 설정한 화각에 대해 자율자세보정 알고리즘이 자동 산출한 화각의 결과와 비교하였다. 분석결과 운영자 감시를 위한 화각은 상호 96%의 일치성을 보였다. 교통정보의 경우는 교통량 및 속도의 정확도가 각각 96%, 95%로 산출됐으며 수동 설정한 화각과 비교할 때 약 2%의 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 결과적으로 제안 알고리즘을 통해 관제용 CCTV를 이용하여 교통정보 수집 및 교통상황 감시를 동시에 수행할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 교통 감시 시스템에서 차량추적방법을 제안한다. 교통 감시 카메라를 이용한 차량추적시스템은 차량 감시, 사고감지 및 교통정보를 확인할 수 있게 하는 시스템이다. 차량추적을 위하여 먼저 가우스 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 배경과 전경을 분리하고 형태학적 필터링을 이용하여 차량을 검출한다. 검출된 차량으로부터 SURF(Speed Up Robust Features) 매칭을 통하여 차량추적방법을 제안한다.
교통 상황 감시 시스템은 감시 카메라로 촬영된 영상을 입력으로 받아 도로 상의 자동차를 탐지, 추출, 추적 및 인식하고 그것으로부터 고급 수준의 정보 즉, 특정한 이벤트를 탐지하기 위한 목적으로 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 감시 시스템들은 불법주차나 교통 상황 분석과 같은 특정 목적만을 위해 설계되었기 때문에, 확장성이나 호환성이 고려되지 않고 설계 및 구현되었다. 본 논문에서는 이러한 기존 시스템의 문제를 해결하고 보다 효율적인 시스템의 설계를 위하여, 교통 상황 감시 시스템에 대한 총 5 계층의 미들웨어를 제안한다. 그리고 제안하는 미들웨어를 구성하기 위해서 총 45개의 인터페이스를 직접 구현하였고, 이를 통해 기존 시스템의 문제점인 확장성과 호환성을 해결하였다.
본 연구에 구축한 무선 교통 정보시스템은 시공기간 단축과 비용절약에 목적을 두고 무선 네트워크 핵심기술를 이용해 도심내의 간선도로 및 교차로에 대한 CCTV 교통감시 카메라를 이용하여 교통관제 센타에서 동영상에의한 교통감시와 실시간 교통정보를 수집하는 시스템으로서 도로현장의 CCTV 감시카메라와 통신장비, 센타의 영상검지기 및 VDS Sever컴퓨터 시스템과 동영상표시 Color Monitor로 구성 되어 있는 IP Surveillance 시스템 체계를 제시하고자 한다.
본 연구에 구축한 실시간 광역 교통 정보시스템은 도심지내의 간선도로 및 교차로에대한CCTV 교통감시 카메라를 이용하여 교통관제센타에서 동영상에의한 교통감시와 실시간 교통정보를 수집하는 시스템으로서 도로현장의 CCTV 감시카메라와 광통신장비, 센타의 영상검지기 및 VDS Sever컴퓨터 시스템과 동영상표시 Color Monitor로 구성 되어 있는 IP Surveillance 시스템 체계를 제시하고자 한다.
해상감시레이더는 관제지역의 레이더 영상 정보 및 선박의 위치, 속도에 대한 추적 정보를 제공하는 해상교통관제시스템의 주요 센서로 정밀한 레이더 영상정보의 추출 및 이를 기반한 정확한 선박의 추적을 위하여 레이더 수신신호에 포함된 다양한 클러터 및 잡음을 효율적으로 제거하기 위한 신호처리 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 해상교통관제시스템에 사용되는 해상감시레이더를 위한 논-코히어런트 기법을 이용한 신호처리 알고리즘을 설계하고, 모의실험을 통하여 설계된 알고리즘에 대한 검증을 수행한다.
본 논문에서는 교통 감시 시스템의 필수 단계중에 하나인 실시간 자동차 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 자동차 인식 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 움직임이 있는 후보 영역을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 후보 영역에 자동차가 포함되어 있는지를 판별하기 위해 웨이블릿 변환 계수들을 입력으로 하는 신경망을 사용한다. 일반 도로에서 획득한 230대의 자동차가 포함된 동영상을 실험한 결과, 자동차 검출율은 97.8%, 프레임당 처리 시간은 0.12ms이다. 본 논문에서 제안한 실시간 자동차 검출 방법은 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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