• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.82-85
• /
• 2009

본 논문에서는 실제 도로환경의 속도 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 색상정보를 이용하여 속도 표지판 영역을 추출하고 추출된 속도 표지판 영역 안에서 숫자 영역만 다시 추출한다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고한다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 일반적인 속도표지판 뿐 아니라 기울어진 환경에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제16B권4호
• /
• pp.257-262
• /
• 2009

본 논문에서는 실제 도로환경의 속도 표지판 영역 추출 및 인식 방법을 제안한다. 화소의 색상정보를 이용하여 속도 표지판 영역을 추출하고 추출된 속도 표지판 영역 안에서 숫자 영역만 다시 추출한다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고한다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 일반적인 속도표지판 뿐 아니라 기울어진 환경에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권2호
• /
• pp.203-212
• /
• 2015

본 논문은 도로주행 영상에서 도로표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 지능형 차량에서 얻어지는 도로표지판 영상은 일반적인 사물 영상과는 다른 두 가지 특징이 있다. 첫째는 대상이 되는 사물들은 종류가 제한적이고 형태가 단순한 도형인 경우가 대부분이다. 둘째는 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인해서 선명한 영상을 취득하기 어려운 점이다. 본 논문에서는 조명 변화가 심한 도로주행 영상에 대해서 효과적으로 특징을 추출하기 위해서 Modified Census Transform(MCT)을 개선한 특징추출 방법을 제안한다. 추출된 특징들은 히스토그램으로 쌓여지고 영상 전반에 걸쳐 아주 고차원의 기술자(Descriptor)로 변환되며, 변환된 수많은 기술자들은 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 활용한 Fisher-vector 방법에 의해서 저차원으로 변형하여 특징으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적인 표지판 인식 방법에 비해서 조명변화에 강한 검출 결과를 보여주었으며, 실시간 검출 및 인식도 가능하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제17B권3호
• /
• pp.207-214
• /
• 2010

본 논문에서는 실제 도로환경의 신호등 및 속도표지판 영역 검출 및 인식 방법을 제안하였다. 밝기정보 및 HIS 컬러모델에기반한 색상정보를 이용하여 신호등을 인식하였다. 또한 HSI 컬러정보로부터 적색강도를 추정함으로써 속도 표지판을 검출하였다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고하였다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 신호등과 속도표지판이 혼합된 영상에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.317-318
• /
• 2023

본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 자율주행 자동차가 각 국가별 교통 규칙 및 도로 표시를 이해하고 정확한 주행을 할 수 있도록, Deep Neural Network 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로는 한국도로교통공단(koroad)에서 제공하는 교통안전표지 일람표 이미지를 학습하여, 차량이 자율주행을 하기 위해 요구되는 표지판을 인식할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 설계한 학습 시스템으로 도로교통표지판의 인식에 성공했으며, 이를 통해 자율주행차량이 표지판을 인식할 수 있으며, 시각장애인 및 고령운전자를 위한 지원 역시 가능하다고 사료된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
• /
• pp.28-29
• /
• 2012

IT 및 자동차 관련 기술의 융합 기술의 발전에 따라 자동차의 안전 및 운전편의 정보 제공에 대한 관심이 높아지면서 인간의 시각 및 지각의 한계를 보완해 줄 수 있는 보조 도구들에 대한 연구 및 개발이 활발히 이루어지고 있다. 그러나 기존의 컴퓨터 비전 기반 도로 교통 표지판 자동 검출 및 인식 기술들은 센싱 장비들의 가격 또는 조도와 원근감에 따른 교통 표지판의 색상과 모양 왜곡으로 인해 해당 표지판들의 검출을 어렵게 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 내 탑재가 가능한 저가의 비전 카메라를 이용하여 교통표지판 칼라 분석 및 원근 보정을 통해 운전자에게 효과적으로 도로표지판 정보를 제공할 수 있는 검출기법을 제안한다. 실험을 통해 도로주행영상 내 도로표지판들을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.31-37
• /
• 2012

도로의 확장 및 신규 도로의 설치로 인하여 도로교통시설물의 변경 및 신규설치는 매년 꾸준히 증가하고 있다. 또한, 자동차 및 운전자의 증가와 함께 교통안전을 위한 도로 및 교통안전표지는 지속적인 증설과 관리가 요구된다. 도로 시설물 중 교통안전표지판을 신속하게 갱신하기 위하여 본 연구에서는 교통안전표지판에 대하여 자동인식기능을 개발하고 위치정확도를 분석하여 수치지형도의 도로시설물 효율적 갱신방안 제시를 목적으로 하였다. 이를 위하여 좌표측정을 위한 전방위 카메라 표정요소 산출, GPS/IMU/DMI 통합시스템 구축 및 영상처리기법을 적용하여 수치지형도의 도로시설물 DB의 효율적 갱신방법을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.943-945
• /
• 2005

교통 표지판은 안전하고 효율적인 주행을 위해 운전자에게 여러 가지 정보를 제공한다. 따라서 교통 표지판의 자동인식은 자동운전이나 안전운전 시스템 등에 중요하게 사용될 수 있다. 본 논문은 영상에서 나타난 여러 가지 도로시설물 중 교통 표지판을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 교통 표지판이 가지고 있는 색상, 밝기, 형태 등의 정보를 이용하여 교통 표지판을 자동으로 인식한다. 일반적인 영상처리에서는 RGB 색상 공간의 처리는 간단하지만 날씨나 조명 상태의 변화에 민감하므로 본 논문에서는 색상과 채도에서 컬러 인지력이 높은 HSI 공간을 활용하여 주변 환경의 영향을 줄였다. 또한 고속 인식을 위하여 영상 모멘트 템플릿 정합을 사용하여 신경 회로망을 구성하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.63-72
• /
• 2007

교통 표지판은 먼거리에서도 교통 표지라는 것을 쉽게 판별하여 단시간 내에 그 내용을 파악할 수 있어야 한다. 교통 표지판의 도로의 안전 주행에 있어 아주 중요한 객체로 도로 상의 다른 그 무엇보다도 먼저 인간의 시선을 잡아끌어야 한다. 이에 본 논문에서는 인간의 도로 상의 어떤 물체보다도 교통 표지판에 가장 먼저 시선을 집중한다는 가정하에 주의 모듈(Attention Module)을 사용하여 교통 표지판 영역을 추출하는 시스템을 제안하고자 한다. 특히 본 논문에서는 인간의 대상(object)인식과정, 특히 색상처리과정에서 어떠한 특징들이 사용되어지는지를 기존의 정신물리학적, 생리학적 실험결과를 통해 분석하였고, 이 분석결과를 통해 얻어진 특징들을 사용하여 교통 표지판 영역을 추출하였다. 실제 도로위에서 찍은 실영상을 대상으로 실험하였으며, 실험을 통하여 평균 97.8%의 탐지율을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.471-476
• /
• 2004

본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 자기, 형태 등과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 실험결과로써 수동으로 촬영한 비디오 연속장면에서 포착한 영상을 시용하여 실험한 결과 속도표지판은 추출율 96.5%, 인식률 34.4% 그리고 안내표지판은 추출율 100%, 인식률 40%의 결과를 나타내었다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.