• 제목/요약/키워드: 버스전용 차선

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C-ITS 환경에서 V2I 실현을 위한 버스 전용 차선 및 주행 차량 번호판 인식 (Bus-only Lane and Traveling Vehicle's License Plate Number Recognition for Realizing V2I in C-ITS Environments)

  • 임창재;김대원
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권11호
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    • pp.87-104
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    • 2015
  • 최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하고 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷 (IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 이러한 사물인터넷의 발전과 더불어 C-ITS (Cooperative Intelligent Transport System) 환경에서 고속으로 이동하는 차량이 기존의 노변 인프라 외에 주행 중인 다른 차량까지 교통 인프라에 포함하여 차선 및 번호판 인식, 전방 사고 및 도로 공사 감지 등 쌍방향 정보 공유를 통해 효율적인 도로 주행을 함으로써 운전자에게 편리성과 안전성을 높여주고 나아가 교통 효율성을 높이고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 C-ITS 환경에서 고속도로 주행 시 버스전용 차선 인식 후 교통 인프라와 연계하여 버스전용 차선 내 주행차량의 주행 가능 여부를 판단하고 이에 따른 후속 조치에 관한 연구를 진행하였다. 버스전용차선 인식을 통해 버스전용 차로의 위치를 파악한 후 후속 차량의 정면 전방 및 측면 전방 차량의 번호판 인식을 진행하고 향후 교통 인프라로 하여금 인지하게 하는 방법에 관한 학습과 해당 실험결과를 제시하였다.

버스 전용차선에서의 차량 번호판 추출 알고리즘 (Vehicle Plate Extraction Algorithm for an Exculsive Bus Lane)

  • 설성욱;이상찬;주재흠;강현인;남기곤
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제2권4호
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    • pp.31-37
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    • 2001
  • 버스 전용차선 번호판 인식 시스템은 차량 검출 및 영상 획득 , 번호판 영역 추출 개별문자 추출, 문자인식 및 데이터 전송의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 이 중에서도 번호판 추출의 정확성은 전체 시스템 인식률에 지대한 영향을 줄 수 있는 부분이며 다양한 날씨 및 주위 환경 변화에서도 정확한 추출을 요구한다. 본 논문에서는 검출 시간의 단축을 위해 획득된 영상을 피라미드 구조로 만든 후 번호판 템플릿의 영역을 이진화하고 번호판의 분포를 가지는 후보영역을 추출한다. 추출된 후보 영역 중 번호판 문자 분포의 특성을 이용한 검증과정을 통해 최종영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 버스 전용차선 도로에서 획득한 영상에 적용한 결과 다양한 날씨와 주위 환경변화에서도 번호판 영역이 정확이 추출됨을 확인하였다.

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칼라 아스팔트 포장의 색채 표면보수를 위한 칼라코팅 공법 성능평가 (Evaluation of Color Coating Method for Color Maintenance of Color Asphalt Pavement)

  • 박태순
    • 한국도로학회논문집
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    • 제13권4호
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    • pp.93-101
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    • 2011
  • 본 연구는 칼라아스팔트 포장의 표면 색채를 보수하기 위하여 사용되는 칼라코팅 공법에 대한 평가를 버스전용 차선에서 실시한 실내외 시험에 관한 연구이다. 교통과 시간의 경과에 따라 칼라아스팔트 표면은 탈변색, 마모가 발생하여 표면 색상에 손상이 발생하게 된다. 총 9개 공법에 대하여 평가를 실시하였다. 실내시험 항목으로 UV시험, 부착성능 및 타버시험장치를 사용하여 내마모시험을 실시하고 현장시험으로는 BPT를 이용한 미끄럼저항시험과 현장 육안조사를 실시하였다. 실험 결과 각 공법들은 서로 다른 공학적 특징을 보였는데 이러한 결과는 각 공법에 사용한 주재료와 관련이 있는 것으로 판단하였다. 고무에폭시를 주재료로 사용한 공법이 평가된 공법 중에서 만족할만한 결과를 보였으나 100일 후 현장 추적조사 결과 모든 공법이 탈변색, 마모, 벗겨짐 현상이 심하게 발생하여 코팅공법으로 적합하지 않으며 추후 적용하기 위해서는 연구가 필요한 것으로 나타났다.

버스정보시스템을 이용한 교통흐름 분석에 관한 연구 (A Study on Traffic Analysis Using Bus Information System)

  • 김홍근;박철영;신동철;신창선;조용윤;박장우
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제5권9호
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    • pp.261-268
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    • 2016
  • 현대생활을 영위하는데 있어 자주 애용되는 교통수단인 버스는 실시간으로 정보를 제공해주고 있다. 이러한 BIS 정보 중 도착예정시간에 대한 신뢰성 높은 정보를 얻기 위해서는 교통 환경에 대한 주요 요인들에 대한 분석이 필요하다. 국내 지방자치단체별로 관리를 수행하는 만큼 지역별 정보 분석이 우선시 되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교육, 관광 및 배후도시에 대한 특성을 가지고 있는 순천시를 중심으로 출퇴근, 학교, 시장, 관광 및 기타 다른 영향에 의해 교통 환경에 영향을 미칠 것으로 예상되는 특징을 분석했다. 특징 분석을 위해 BIS에 수집되고 있는 DB 정보에 대한 데이터 정제를 수행했고, 요일별, 일별, 월별, 시간대별로 구분하여 교통흐름에 대한 주요요인에 대한 분석을 수행했다. 지방중소규모의 도시로서 버스전용차선이 운영되지 않는 지역인 순천은 교통흐름과 밀접한 관계를 갖는 버스에 대한 특징 분석을 통해 구간별 교통체증에 대한 분석이 가능할 것으로 예상된다. 또한, BIS의 실시간 정보 제공에 대한 주요요인을 적용하여 활용한다면 보다 신뢰성 있고 정밀한 정보를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.

Emgu CV를 이용한 자동차 번호판 자동 인식 프로그램 구현에 관한 연구 (Study on the panorama image processing using the SURF feature detector and technicians.)

  • 김남우;허창우
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.830-833
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    • 2016
  • 자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 고속도로나 국도 상에 과속 단속 시스템, 재형 건물이나 유통센서 및 주차장 등에서 주차 정산 시스템, 고속도로 톨 게이트에서 hi-pass 에러 및 불법 도주 차량 잔속 시스템, 전국 주요 도로 불법 주 정차 단속 시스템, 공공기관, 기업 출퇴근 시간 확인 및 외부 차양 안내 시스템 등의 지능형 교통 시스템(ITS)이나 국도 상에 범위 차량 검거 시스템, 사건 발생 시 주요 도로상에 설치된 CCTV를 통해 용의 차량 이동 추적 시스템, 이동식 범죄 차량 조회, 버스에 탑재된 버스 전용차선 위반 단속들의 지능형 방범 시스템 등에 활용하고 있다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 기술하였다.

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딥러닝 상황 인식을 이용한 교통법규 위반 인식 시스템 개발 (Development of Recognition System for Traffic Violations Using Deep Learning Algorithms)

  • 김중완;조현준;최종건;윤태진
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.319-320
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    • 2022
  • 교통량이 증가됨에 따라 높아지는 사고율을 줄이기 위해 효율적이며, 다양한 교통 위반 단속이 요구되고 있다. 기존의 유무인 교통법규 위반 단속 시스템의 도입으로 단속 구역 확대를 시도하고 있으나 높은 비용의 문제로 한정된 지역에서만 실시되고 있다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 차량의 교통법규 위반을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 과속, 버스 전용 차로, 주정차, 급속 다차선 변경에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 교통법규 위반 상황 인식을 기대할 수 있다.

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