The walkway level of service (LOS) is conceptualized using pedestrian flow rate, speed, and density according to the Korean Highway Capacity Manual (KHCM). However, as it is based on the data of commuters at peak hours, it needs to be reevaluated considering various trip purposes and a pleasant pedestrian environment. Thus, the authors aimed to investigate and analyze the characteristics of each group: pedestrians during the peak hour and those during the non-peak hour. Then they were verified statistically for the walkway evaluation criteria. In this study, the authors investigated pedestrian speed and flow in a complex transit center walkway with diverse trip purposes by peak and non-peak hour. Then the authors statistically verified the differences between the groups. A model was built for estimating pedestrian density by speed and flow; it was used to calculate the walkway capacity (67.3p/m/m) corresponding to LOS E. The authors established new criteria for LOS, applying the LOS from the HCM. These standards can then be used as the design standards for pedestrian walkways.
A pedestrian collision warning system which makes a judgement of pedestrian's intention to help avoiding hitting accidents is proposed. This system uses the image sequences obtained from a car black box as well as vehicle's speed obtained from a GPS. It detects pedestrians, if any, based on the Histogram of Gradient method and extracts several information such as the pedestrian's relative positions, the direction of motion vectors, and distance between vehicle and pedestrian . A fuzzy logic based on these extracted information is applied to analyze the pedestrian's safety levels. When the safety level is determined to be danger, an alarm is triggered to the driver. The performance of the proposed algorithm is tested under various driving scenarios, which shows it works successfully in real-time.
본 논문에서는 보행자 및 배경 이미지로부터 HOG-PCA 특징을 추출하고 다항식 기반 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Network) 패턴분류기과 최적화 알고리즘을 이용하여 보행자를 검출하는 시스템 설계를 제안한다. 입력 영상으로부터 보행자를 검출하기 위해 전처리 과정에서 HOG(Histogram of oriented gradient) 알고리즘을 통해 특징을 추출한다. 추출된 특징은 고차원이므로 패턴분류기 분류 시 많은 연산과 처리속도가 따른다. 이를 개선하고자 PCA (Principal Components Analysis)을 사용하여 저차원으로의 차원 축소한다. 본 논문에서 제안하는 분류기는 pRBFNNs 패턴분류기의 효율적인 학습을 위해 최적화 알고리즘인 PSO(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시킨다. 사용된 데이터로는 보행자 검출에 널리 사용되는 INRIA2005_person data set에서 보행자와 배경 영상을 각각 1200장을 학습 데이터, 검증 데이터로 구성하여 분류기를 설계하고 테스트 이미지를 설계된 최적의 분류기를 이용하여 보행자를 검출하고 검출률을 확인한다.
We are implementing pedestrian priority zone policy to certain districts to reduce greenhouse gas and to develop eco-friendly city which has more focus on pedestrians' walking environment. This policy has contributed to citizens' satisfaction level with improved public transportation service as well as more spacious streets for walk. Despite highly positive influence of pedestrian priority zone policy to the walking environment, we need to anticipate the impact of this to traffic environment as it may have bad effect to the overall traffic flow around the zone where the policy is implemented. This research has analyzed the change of characteristics of traffic accidents around the eco-traffic area of Hang-Gung dong, Suwon city, to understand impact of the pedestrian priority zone policy to the traffic surroundings, with pre-post analysis methodology. As a result, number of accidents related to pedestrians showed decrease as pedestrian priority zone is designed operated with focus to pedestrians. But accidents related illegal U-turn and violation of the traffic signal showed (significant) increase as there was a restriction of turns and decrease of overall traffic speed. To prevent the accidents above, we need to notice drivers to pay special attention before the pedestrian priority zone event, and information from this research should be given to the drivers through safety signs and mobile application at the place near to the event.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.161-164
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2013
보행자 검출기는 보안이 필요한 곳에서 모니터링을 하거나 특정 장소를 드나드는 사람의 수를 셀 때, 운전 중 차도에 뛰어드는 사람을 감지할 때 등 상황에 따라 여러 목적으로 응용될 수 있다. 이에 따른 연구는 많이 진행되어 왔지만, 임베디드 시스템에서는 제한된 컴퓨팅 능력으로 인해 검출 속도가 느리다는 문제가 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 배경 부분을 빠르게 제거하여 검출 속도를 향상하는 방법과 ARM 아키텍처에서 NEON 병렬화 기법을 이용하여 검출 속도를 향상하는 방법을 제시한다. 제시한 방법으로 구현한 검출기는 기존보다 201.1% 향상된 속도를 나타냈다.
Kim, Bong-Mo;Kim, Yong-Min;Park, Chan-Woo;Park, Ki-Tae;Moon, Young-Shik
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.374-375
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2011
보행자 탐지를 위해 많은 알고리즘들이 제안되었고 그 중 HOG 알고리즘은 가장 좋은 성능을 보이는 알고리즘으로 알려져 있다. 하지만 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 알고리즘은 연산량이 많아 계산 속도가 느려 실시간 시스템에 적용하기는 힘들다. 본 논문은 HOG 알고리즘으로 얻어진 특징 벡터를 이용해 보행자를 인식하는 방법의 속도 개선에 대하여 연구하였다. 기존 HOG 알고리즘에서 계산량이 많은 곳이 어느 부분인지 분석하고, 그 중 기울기와 방향을 계산하는 부분의 근사화를 통해 계산 속도를 높이는 방법을 제안한다.
Pedestrian performance measurement has generally used the average values of pedestrian volumes and speeds from a sample, although each individual's pedestrian behavior of the sample is mainly affected by his/her socio-economic and physical characteristics. In particular, if such individual characteristics of the sample have wide variations, the average values are hard to be representative. In this respect, this study found that a platoon of pedestrians had a major effect on their pedestrian flows on sidewalks. The more platoons was mixed on pedestrian roads, the lower pedestrian flow rate was. The indexes such as a pedestrian flow rate and an occupancy space are typically calculated by pedestrian volumes in a given period of time regardless of the existence of a platoon. However, it is plausible that a pedestrian speed and a level of pedestrian congestion can be different under the equal amount of pedestrian volumes. Therefore, this study suggested criteria for determining level of service for pedestrian considering platoon effects and confirmed that two places had different pedestrian LOSs because of the platoon effects, even if they showed the same pedestrian flow rate.
The purpose of in this paper is to estimate the capacity and to suggest the level of service for pedestrian walkway. To estimate the pedestrian walkway capacity, Pedestrian density and speed were collected at the walkways in the subway station and the sidewalks. The simple linear repression of pedestrian density and speed models were developed for the relationships between the pedestrian flow rate and the pedestrian speed. The analysis results are as follow : First. the ranges of capacity for walkway were found minimum 106p/m/m and maximum 126p/m/m. The capacity of walkway was suggested to 106p/m/m for 2001 KHCM. Second, it found that the range of the critical speeds were between 40m/minute and 43m/minute and the range of the critical densities were between 2.65 p/$m^2$ and 2.85 p/$m^2$. Third, the range of level of service are similar to that of the 2,000 US HCM. This study suggests that occupancy, density and speed at Los E use 0.38$m^2$/p, 2.6 p/$m^2$ and 40m/minute respectively.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.4
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pp.18-29
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2022
Since the operation of an reft-turn actuated signal driven mainly by vehicles may increase the waiting time for walking, this signal causes inconvenience or stress to pedestrians. Therefore, in this study, the change in waiting time for walking before and after the application of an reft-turn actuated signal and the stress on the pedestrians were investigated through a questionnaire. The investigation showed that the waiting time for walking increased by 37% during non-peak time. Also the waiting time for walking of 62.1% of pedestrians became longer and 78% of them were stressed because of it. Meanwhile, simulation(VISSIM) showed that the vehicle travel speed slightly decreased to 1.07km/h(a 2.5% decrease), and the average waiting time for walking decreased by 15.51sec(a 28% decrease) with a pedestrian priority actuated signal. Therefore, it is expected that the pedestrian priority actuated signal can reduce the waiting time for walking and relieve pedestrian stress.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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