Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.250-253
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2016
Car black box is saved in the video recording important to determine the cause of the accident caused a traffic accident occurred. Remote monitoring of the current black box may be monitored or transmitted to shock your smartphone as a yourself. It complements if the parties to an accident lost per injury due to an accident or mind when responding to spend the "INVITE" message using the SIP visual communication in messanger applications "Notify" to inform transferring video to a message acquaintances to check Video the accident to identify the location and check the contents and to implement and research that can respond quickly.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.421-424
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2014
Currently, car black box, and CCTV products, such as image processing are prevalent on the market giving convenience to users.In particular, the black box of the driver driving a vehicle accident that occurred at the time to help identify the cause of the accident is gaining. Black box, the front or rear of the vehicle can check the image only. Because of the angle of view of the driver's vision or the black box can not determine a non-scene. In order to solve this problem by a more advanced system, the black box AVM (Around-View Monitoring) systems have been developed. AVM system to the vehicle's top-view images obtained before and after, left and right of the image, ie, $360^{\circ}$ image of the vehicle can be secured. AVM system must be installed on the vehicle, a desktop that you can acquire images Cling conditions. In this paper, we propose an Android-based tablet using the AVM system of the vehicle can achieve a $360^{\circ}$ image you want to design the system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.6
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pp.1167-1172
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2012
South Korea's black box made of the hardware-based has problem that is modify program update and Physical errors. This problem makes the driver uncomfortable. And it is save to built-in memory, after collect with GPS and Video Data. However, These data are the information used for accident analysis lacks credibility. In this paper, to solve this problem, android Black Box application has been developed. This application is collecting OBD protocol(information inside the car) and Existing data.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.112-115
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2013
Recently, a great attention has been paid to a car black box device in the automobile markets besides it provides an accident re-construction based on the data which contains audio, video, and some meaningful driving informations. Also, it is expected that the device will get to promote around public transit and the market will greatly grow within a few years. Thus, this research conducted of preference the influencing factors in decisions purchase of auto black box. Factors influencing in decisions purchase of black box was divided safety, functionality, differentiation, economics. Questionnaire survey was conducted to those who worked in black box company. This study suggests practical and theoretical implications of factors influencing in purchase decisions based on the results.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.895-898
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2008
블랙박스 시스템은 평시 및 사고 직전후의 각종 운행 기록 정보, 영상 정보 등 다양한 사고 정보를 저장할 수 있으며 이에 기반하여 교통 사고를 재현해내는 기술에 대한 활발한 연구가 진행 중이다. 본 논문은 USN 환경에서 차량 간 교통사고 발생시 상대 차량 정보를 블랙박스 내에 저장할 수 있는 시스템을 제안한다. 블랙박스에 저장되는 상대 차량에 대한 정보는 각종 사고 발생시 교통 사고 분쟁 해결에 결정적 요인이 될 수 있으므로 그 중요성이 크다. 제안하는 블랙박스 시스템에 저장되는 정보는 차량 고유 번호, 사고 발생 시간 및 위치 등의 정보이고 그 정보는 허가된 사용자에게만 접근 될 수 있다. 본 논문에서는 두 개의 센서 노드를 블랙박스로 가정하고 임의의 충돌 신호를 발생시켜 상대 차량의 정보를 저장하고, 이를 분석하는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 블랙박스 시스템이 사고 차량 정보와 위치, 시간 등을 저장함을 보인다. 수집된 정보는 교통 사고에 대한 과학적인 해석과 사건 재현을 위한 객관적인 정보로 사용 될 수 있다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.4
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pp.303-308
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2011
Vehicle black boxes that have similar functions as airplane black boxes are currently being used due to the loss of many lives and properties arising from vehicle accidents. Both black-box products and Event Data Recorder(EDR) systems are currently available in the market. Most of the existing in-vehicle black boxes, however, record only external videos and images and cannot show the vehicle's driving status, whereas EDR products record only the driving status and not external videos. To address the problem of black boxes that can record only videos and images and that of EDR systems that can record only driving data, an integrated vehicle state and video recording system that uses MOST(Media-oriented System Transport) and OBD-II(Onboard Diagnostics II) and CAM (camera) and GPS (global positioning system).
To overcome the problems of the existing black box which is exposed to the risk of blind spots in the imaging of a fixed front and rear views of an object, this paper suggests a new intelligent black box that can detect and shoot side views of an object. This paper proposes an algorithm of the intelligent black box with a rotating function in order to compensate for the side blind spot of the vehicle. This intelligent black box with rotating screen adopts the infrared distance sensor to sense an object which approaches to the vehicle and rotates automatically towards the object.
The vehicle collision speed in mid and high range can be checked by EDM(Event Driven memory) data recorded when the air bag works. But it's difficult to estimate the low speed of vehicle collision. And estimating the speed is important because the injury level can be changed by the impact speed. The study proposed an estimating algorithm by analysing the images recorded in car blackbox instrument. Low speed rear collision accidents simulated with wire winding motor for various vehicle types. The study estimated the impact speed with the ratio of the distance change between two vehicles and the length change of the number plate of front vehicle. The closer the vehicles are, the larger the plate length is. You can estimate the impact speed with the ratio. The impact speed is calculated with the initial distance for a specific length of number plate in the algorithm. The results can be applied to the linear rear collision because the angle of impact was not considered in this study.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.1
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pp.40-48
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2018
This paper proposes a license-plate recognition algorithm for automobile black-box image which is obtained from the camera moving with the automobile. The algorithm intends to increase the overall recognition-rate of the license-plate by increasing the Korean character recognition-rate using multi-stage neural network for automobile black-box image where there are many movements of the camera and variations of light intensity. The proposed algorithm separately recognizes the vowel and consonant of Korean characters of automobile license-plate. First, the first-stage neural network recognizes the vowels, and the recognized vowels are classified as vertical-vowels('ㅏ','ㅓ') and horizontal-vowels('ㅗ','ㅜ'). Then the consonant is classified by the second-stage neural networks for each vowel group. The simulation for automobile license-plate recognition is performed for the image obtained by a real black-box system, and the simulation results show the proposed algorithm provides the higher recognition-rate than the existing algorithms using a neural network.
Park, Gi-Won;Lee, Geon-woo;Yu, Junhyeok;Kim, Shin-Hyoung
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.1188-1191
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2021
The function of the black box can be combined with a car to check the video through a cloud server, reduce the hassle of checking the video through a memory card, check the black box image in real time through a PC and smartphone, and check the user's Excel, brake operation status, and handle control record at the time of the accident. In addition, the goal was to accurately identify vehicle accidents and simplify accident handling through artificial intelligence object recognition of black box images using cloud services. Measures can be prepared to preserve images even if the black box itself loses, such as fire, flooding, or damage that occurs in an accident. It has been confirmed that the exact situation before and after the accident can be grasped immediately by providing object recognition and log recording functions under actual driving experimental conditions.
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