본 논문은 대형 건축물 내에서의 보행자 대피 시뮬레이션을 위해, 광범위한 네트워크 모델과 세밀한 네트워크 모델을 통합하는 방법과보행자가 자연스럽게 벽이나 장애물을 피하면서 이동할 수 있도록 하는 개선된 보행자 이동 모델을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델을 통해 기존의 광범위 네트워크 모델에서 분석할 수 없는 보행자 개개인의 이동정보를 세밀한 네트워크보다 적은 양의 연산으로 계산할 수 있었고, 개선된 보행자 이동 모델을 통해 보행자가 자연스럽게 벽이나 장애물을 피하면서 이동할 수 있도록 하였다. 제안하는 방법을 대형 건축물인 코엑스 몰에 적용하여 대피 시뮬레이션을 수행한 결과, 3000명의 보행자에 대해 초당 10번 이상의 시뮬레이션 정보를 계산할 수 있었고, 대피 시의 방향 유도에 따른 대피 시간을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 실시간으로 획득된 칼라 영상에서 CMODE(Correct Multiple Object DEtection)방법을 이용하여 움직이는 다수 물체를 검출하고, 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 관심 보행자만을 추적하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 다수 물체가 검출되면, 사람의 구조적 특징과 형태 정보를 이용하여 나무의 흔들림이나 차량의 움직임은 제거하고 관심 보행자만을 검출한다. 검출된 관심 보행자 추적을 위한 1차 유사성 판단은 이전 관심 보행자의 무게중심과 현재 관심 보행자의 무게중심간의 거리차를 이용한다. 1차 유사성이 판단된 영역에 대하여 k-평균 알고리즘으로 세 개의 특징점을 구하고, 각 특징점의 $3{\times}3$ 영역에 대한 평균 색상값으로 2차 유사성을 판단하여 추적하도록 한다. 카메라 배율은 원거리의 보행자에 대한 추적을 용이하게 하기 위해서 조정하고, 카메라 시계(FOV: Field of View)는 보행자의 위치가 화면내의 일정 범위에 있지 않을 경우에 조정한다. 실험 결과, 제안한 CMODE 방법이 라벨링 방법보다 평균 접근 횟수가 1/4배정도 덜 접근하였으며, 평균 검출시간도 3배정도 빠르게 검출됨을 확인할 수 있었다. 나무의 흔들림으로 인한 영역이나 차량의 움직임 영역, 그림자 영역과 같이 복잡한 배경에서도 관심 보행자 검출은 평균 96.5%의 높은 검출률을 보였다. 관심 보행자 추적은 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 평균 95%의 높은 추적률을 보였으며, 관심 보행자는 카메라 시계와 배율을 조정함으로써 연속적으로 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 이동 카메라로부터 획득한 컬러 영상에서 다수의 보행자를 검출하고 추적하기 위한 히스토그램과 컬러 정보기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 RGB 컬러 히스토그램 기법을 이용하여 인접한 보행자를 검출하고 검출된 보행자는 RGB 평균값을 이용하여 추적하였다. 따라서 보행자가 서로 인접해 있거나 약간 겹쳐진 경우에도 검출할 수 있고 보행자의 형태가 변하는 경우에도 효율적으로 추적하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 보행자 검출과 추적 실험을 수행하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
기존 IoT 스마트 가로등은 모션 감지 센서를 이용하여 보행자를 감지하고, 가로등의 밝기를 조정하는 형태로 구성된다. 하지만 이러한 방법은 보행자가 나아갈 길을 미리 예측하여 밝혀주지 않는다. 특히 기존 방법은 보행자 현재 위치만 밝힐 뿐, 나아갈 길은 어두운 상태이기 때문에 통행에 불편함을 겪고 있다. 본 논문에서는 보행자 경로를 미리 파악하여 가로등 밝기를 조절하는 방식을 소개한다. 보행자의 현재 위치를 파악하기 위해 모션 감지 센서를 이용하며, 보행자 경로 예측은 모션 벡터를 사용하여 가로등 밝기를 조절한다. 이러한 개선을 통하여 보행자의 편의 증대와 범죄 예방 등 긍정적인 효과를 기대 할 수 있다.
사용자의 위치기반 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 보행자의 현재 이동경로와 위치를 나타내는 '보행자 항법 시스템(PDR, Pedestrian Dead Reckoning)'에 관한 많은 연구들이 진행 중이다. 보행자 관성 항법 시스템은 IMU를 통해 데이터를 수신하여 각속도와 가속도 값을 구하고, 이 값을 토대로 사용자의 속도와 위치를 추정 한다. 또한 Zero-velocity(영속도)검출을 통해 누적되는 오차를 보정한다. 지금까지 대부분의 보행자 관성항법 시스템의 성능평가는 보행속도가 느리고 제한적인 상황에서 수행되었다. 하지만 이러한 상황은 보행자의 실제 보행상태를 반영하지 못한다. 본 논문에서는 다양한 보행속도에 따른 관성 항법 시스템의 성능을 실험하고 결과를 분석한다.
본 논문에서는 이동 카메라에서 취득한 영상에서 컬러 정보를 이용하여 다수의 보행자를 검출하고 특정 보행자를 추적하는 방법을 제안한다. 먼저 연속한 동영상 입력에 대해 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 보상을 한 후 차 영상을 생성한다. 다음은 이진 영상으로 변환한 후 불필요한 잡음 능을 제거하친, 프로젝션을 수행하여 보행자를 검출한다. 만약 검출된 보행자가 서로 인접하거나 겹쳐졌을 경우 RGB 컬러 정보를 이용하여 분리시킨다. 검출된 다수의 보행자로부터 특정 보행자를 추적하기 위해 보행자 가운데 영역의 RGB 컬러 정보를 이용하여 추적한다. 제안된 방법에 대하여 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 검출과 추적 실험을 수행한 결과, 검출 성공률이 97%, 검출 실패율이 3%로 나타났고 추적 또한 우수함을 입증하였다.
최근 보행자와 차량의 항법 정보(위치, 속도, 자세, 방위각, 등)는 기존의 편의(convenience) 목적의 활용뿐 아니라 안전(safety) 보장을 위한 기반 정보로 활용되고 있으며 이에 대한 원천기술 및 활용기술의 연구개발이 활발하게 이루어지고 있다. 본 고에서는 인프라 기반 및 센서 기반의 다양한 보행자/차량용 항법 기술과 항법용 융합 필터 기술을 설명하고 연구사례를 살펴보고자 한다.
논문에서는 지능형 차량에 적용하기 위해 보행자의 의도를 분석하여 보행자와의 사고를 미연에 방지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 블랙박스 영상으로부터 실시간으로 보행자를 검출하고, 소실점을 바탕으로 한 보행자의 상대 위치와 옵티컬 플로우를 이용한 움직임 방향 정보를 추출한다. 이러한 보행자의 정보와 차량의 현재 속도에 기반한 차량 정지 거리를 이용하여 보행자와의 충돌 위험도를 파악하는 퍼지 로직을 구현하였다. 최종적으로 퍼지 로직의 출력 정보인 충돌 위험도에 따라 운전자에게 경고를 주도록 하였다. 마지막으로 실제 주행 영상을 이용하여 제안된 시스템의 성능과 한계점을 분석하였다.
본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(nonrigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.
본 논문에서는 중요도 맵을 이용하여 기존 보행자 검출 시스템의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기존 보행자 검출시스템이 수직 성분이 강한 물체를 보행자로 잘못 검출하는 문제를 개선하기 위해 제안하는 기법에서는 중요도 맵 정보를 이용하여 보행자가 아닌 배경 부분을 제외시킴으로써 보행자 검출 성능을 향상 시킨다. 실험결과를 통해 제안하는 기법의 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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