• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.5_1
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• pp.1163-1175
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• 2021

In autonomous driving, road markings are an essential element for object tracking, path planning and they are able to provide important information for localization. This paper presents an approach to update and measure road surface markers with HD maps as well as matching using inverse perspective mapping. The IPM removes perspective effects from the vehicle's front camera image and remaps them to the 2D domain to create a bird-view region to fit with HD map regions. In addition, letters and arrows such as stop lines, crosswalks, dotted lines, and straight lines are recognized and compared to objects on the HD map to determine whether they are updated. The localization of a newly installed object can be obtained by referring to the measurement value of the surrounding object on the HD map. Therefore, we are able to obtain high accuracy update results with very low computational costs and low-cost cameras and GNSS/INS sensors alone.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.2
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• pp.233-237
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• 2013

Image recognition is an important research area of pattern recognition. This paper studies that the image segmentation algorithm theory and its application in road signs recognition system. In this paper We studied a systematic study for road signs and we have made the recognition algorithm. This paper is divided in image segmentation part and image recognition part for the road signs recognition. The experimental results show that the road signs recognition model can make effective use in smart phone system, and the model can be used in many other fields.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.197-199
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• 2010

우리는 CCTV 카메라 영상에서 도로상에 통행중인 차량의 이동영역이 시정에 따라 달라진다는 점에 착안하여 이동영역을 추출하고 이를 이용하여 가시거리를 계산하는 시정 측정 장치를 개발하고 있으며, 이 때 가장 중요한 것은 어떻게 추출된 이동영역을 이용하여 시정측정값을 계산할 것인가 하는 것이다. 이동영역이 추출된 이미지에서 이동영역의 상단라인을 나타내는 가시선의 위치와 시정거리와는 일반적으로 지수함수의 관계를 가지게 된다. 본 논문에서는 가시선의 위치를 이용한 시정측정을 위해 도로의 표면과 카메라의 기하학적인 관계를 설명하고 비선형 곡선적합 방법에 기초한 도로모델과 이를 이용한 도로시정 측정과 실제 적용방안을 제시하고 구현한 결과를 보인다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.10
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• pp.535-545
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• 2022

The purpose of this study is to classify the various problems in surface road according to their severity and to propose a priority decision making process for road policy makers. For this purpose, the road problems reported by Cheok-cheok app were classified, and the EPDO was adopted and calculated as an index of their severity. To test applicability of the proposed process, some images of road problems reported by the app were classified and annotated, and the Deep Learning was used for machine learning of the curated images, and then the other images of road problems were used for verification. The detecting success rate of the road problems with high severity such as road kills, obstacles in a lane, road surface cracks was over 90%, which shows the applicability of the proposed process. It is expected that the proposed process will make the app possible to be used in the filed to make a priority decision making by classifying the level of severity of the reported road problems automatically.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.223-225
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• 2002

오늘날 실시간 하에서 자동적인 교통정보의 분석은 IVHS(Intelligent Vehicle High-way Systems)의 많은 분야에서 필수적으로 사용된다. 또한 바쁜 현대인들이 러시아워에서 교통이 다소 원활한 지역으로 이동하여 시간을 절약하고자 교통 정보를 이용하고자 한다. 하지만 모바일폰은 작은 디스플레이, 메모리, 전원 장치 등등의 제약 사항을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 제약을 가지고 있는 도로 교통 영상 스트림을 모바일폰에서 서비스하기 위한 실시간 비디오 처리 방법을 제안한다. 영상 스트림의 시간적 정보를 바탕으로 프레임 율을 조절하는 시간적 처리 방안과 불필요한 영역제거, 이미지 크기 변환, 칼라 수 줄이기등의 공간적 활용 방안을 제안하고자 한다. 이와 더불어 모바일폰에서의 질 높은 서비스를 제공하기 위하여 비디오 스트림을 이루는 이미지 각각에 대한 이미지 질 향상에 대한 처리 방법들을 제안 하고자 한다. 본 연구의 실험으로 모바일폰에서 효율적인 도로 교통 영상 서비스를 제공할 수 있음을 알 수 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.3 s.89
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• pp.125-131
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• 2006

Recently, flowerbed median strips are being installed in urban highways for safety and scenery. In addition, efforts to enhance urban image through roadside flowerbeds and trees are being exerted for afforestation to enhance the urban environment. The sensibility of humans, such as the feeling of agreeableness of drivers must be considered when planning roads. However, not many researches on users on road environment are being conducted. Accordingly, KANSEI Engineering that is attracting attention nowadays was applied to form the image or sensibility of humans as definite object, in order to grasp the relation between the personal attributes of users and road formation with sensible factors considered when the road users evaluates the road scenery. As the result of research, streetscape was not evaluated based on individual factors such as roads, trees and buildings that form roads, but was based on sensibility image based on harmony of the overall road formation according to the changes of each factors.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.450-453
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• 2011

고화질의 디지털 카메라 및 스마트폰, 감시용 카메라의 보급 등으로 인해 최근 패턴 인식 및 이미지 프로세싱 분야에서 고화질의 이미지 및 비디오를 처리해야 하는 경우가 많아지고 있다. 특히 차량 번호판 감지 등과 같은 객체 인식 분야의 경우, 고화질의 이미지로 인해 그만큼 인식에 필요한 계산 비용이 증가하게 되었는데 따라서 이러한 계산 비용을 효율적으로 줄이기 위한 기법이 요구되고 있다. 또한 기존의 차량 번호판 감지의 도메인과는 다르게 도로 상에서의 실시간 차량 번호판 감지의 필요성이 대두되고 있기에 본 논문에서는 도로 상에서의 실시간 번호판 감지 시스템을 위한 차량 번호판 주변정보 기반의 효율적인 윈도우 슬라이딩(window sliding) 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 총 3단계로, (1) SVM(Supported Vector Machine) 을 통한 차량 번호판 주위 정보에 대한 학습, (2) 도로 상의 번호판 위치 확률 모델링을 통한 탐색 공간의 감소, (3) $context_{plate}$분류기를 통한 OCS(operator context scanning)의 수행이다. 이와 같은 $context_{plate}$분류기와 OCS를 통해 번호판 검출을 위한 윈도우 슬라이딩의 수가 크게 줄었음을 알 수 있었으며, 또한 번호판의 정보를 건너뛰지 않고, 신뢰성 있게 접근함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.253-255
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• 2014

본 논문에서는 스마트카의 핵심과제인 텔레매틱스와 자동차의 기술융합을 통해 더욱더 향상된 운전자의 안전과 편의를 제공하는 차량 HMI(Human Machine Interface) 시스템을 제안한다. 이 시스템은 차량에 장착된 카메라로 촬영한 도로의 이미지를 실시간으로 레퍼런스 데이터베이스와 매칭하여 도로를 인식하는 기술을 사용한다. 매칭된 레퍼런스 이미지와 운전자 맞춤 텔레매틱스 정보를 합성한 증강현실 영상을 운전자의 시선에 보이는 실제 도로와 지형의 모양에 맞추어 HUD(Head-Up Display)에 투사하는 매핑 기술을 통해 운전자가 운전 중 항시 도로에 집중하여 안전운행을 할 수 있도록 고안하였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.28 no.1
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• pp.82-89
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• 2024

Black ice is very difficult to recognize and reduces the friction of the road surface, causing automobile accidents. Since black ice is difficult to detect, there is a need for a system that identifies black ice in real time and warns the driver. Various studies have been conducted to prevent black ice on road surfaces, but there is a lack of research on systems that identify black ice in real time and warn drivers. In this paper, an real-time image-based analysis system was developed to identify the condition of asphalt road surface, which is widely used in Korea. For this purpose, a dataset was built for each asphalt road surface image, and then the road surface condition was identified as dry, wet, black ice, and snow using deep learning. In addition, temperature and humidity data measured on the actual road surface were used to finalize the road surface condition. When the road surface was determined to be black ice, the salt spray equipment installed on the road was automatically activated. The surface condition recognition system for the asphalt concrete pavement and black ice automatic prevention system developed in this study are expected to ensure safe driving and reduce the incidence of traffic accidents.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 2001.10a
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• pp.129-132
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• 2001