Information technology improves convenience, safety, and performance of automobiles. Recently, a lot of algorithms are studied to provide safety and environment information for driving, and lane detection algorithm is one of them. In this paper, we propose a lane detection algorithm that reduces the amount of calculation by reducing region of interest (ROI) after preprocessing. The proposed algorithm reduces the area of ROI a lot by determining the candidate regions near lane boundaries as V-ROI so that the amount of calculation is reduced. In addition, the amount of calculation can be maintained almost the same regardless of the resolutions of the input images by compressing the images since the lane detection algorithm does not require high resolution. The proposed algorithm is implemented using C++ and OpenCV library and is verified to work at 30 fps for realtime operation.
Lee Kwang-Soon;Lee Kyung-Bok;Rho Kwang-Hyun;Han Min-Hong
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.6
no.1
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pp.1-7
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2005
This paper describes the system for detecting vehicles in the rear and rear-side that access between sidewalk and bus stopped to city road at day by computer vision-based method. This system informs appearance of vehicles to bus driver and passenger for the safety of a bus passenger getting off. The camera mounted on the top portion of the bus exit door gets the rear and rear-side image of the bus whenever a bus stops at the stop. The system sets search area between bus and sidewalk from this image and detects a vehicle by using change of image and sobel filtering in this area. From a central point of the vehicle detected, we can find out the distance, speed and direction by its location, width and length. It alarms the driver and passengers when it's judged that dangerous situation for the passenger getting off happens. This experiment results in a detection rate more than 87% in driving by bus on the road.
After the corona virus, as non-face-to-face services are activated, domain services that guarantee integrity by embedding sensing information of the Internet of Things (IoT) with block chain technology are expanding. For example, in areas such as safety and security using CCTV, a process is required to safely update firmware in real time and to confirm that there is no malicious intrusion. In the existing safe security processing procedures, in many cases, the person in charge performing official duties carried a USB device and directly updated the firmware. However, when private blockchain technology such as Hyperledger is used, the convenience and work efficiency of the Internet of Things environment can be expected to increase. This article describes scenarios in how to prevent vulnerabilities in the operating environment of various customers such as firmware updates and device changes in a non-face-to-face environment. In particular, we introduced the optimal blockchain technique for the Internet of Things (IoT), which is easily exposed to malicious security risks such as hacking and information leakage. In this article, we tried to present the necessity and implications of security management that guarantees integrity through operation applying block chain technology in the increasingly expanding Internet of Things environment. If this is used, it is expected to gain insight into how to apply the blockchain technique to guidelines for strengthening the security of the IoT environment in the future.
The traffic sign on the road should be easy to distinguishable even from far, and should be recognized in a short time. As traffic sign is a very important object which provides important information for the drivers to enhance safety, it has to attract human's attention among any other objects on the road. This paper proposes a new method of detecting the area of traffic sign, which uses attention module on the assumption that we attention our gaze on the traffic sign at first among other objects when we drive a car. In this paper, we analyze the previous studies of psycophysical and physiological results to get what kind of features are used in the process of human's object recognition, especially color processing, and with these results we detected the area of traffic sign. Various kinds of traffic sign images were tested, and the results showed good quality(average 97.8% success).
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.1
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pp.51-56
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2003
The main goal of existing mobile robot system was a complete autonomous navigation and the vision information was just used as an assistant way such as monitoring For this reason, the researches have been going towards sophistication of autonomousness gradually and the production costs also has been risen. However, it is also important to control remotely an inexpensive mobile robot system which has no intelligence at all. Such systems may be much more effective than fully autonomous systems in practice. Visual information from a simple camera and distance information from ultrasonic sensors are used for this system. Collision avoidance becomes the most important problem for this system. In this paper, we developed a force feedback joystick to control the robot system remotely with collision avoiding capability. Fuzzy logic is used for the algorithm in order to implement the expert s knowledge intelligently. Some experimental results show the force feedback joystick werks very well.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.3
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pp.74-85
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2021
Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers are intrinsically vulnerable to radio frequency jamming signals due to the fundamental property of radio navigation systems. A GNSS jamming monitoring system that is capable of jamming detection, classification and localization is essential for infrastructure for autonomous driving systems. For these 3 functionalities, a GNSS jamming monitoring network consisting of a multiple of low-cost GNSS receivers distributed in a certain area is needed, and the precise time synchronizaion between multiple independent GNSS receivers in the network is an essential element. This paper presents a precise time synchronization method based on the direct use of Time Difference of Arrival (TDOA) technique in signal domain. A block interpolation method is additionally incorporated into the method in order to maintain the precision of time synchronization even with the relatively low sampling rate of the received signals for computational efficiency. The feasibility of the proposed approach is verified in the numerical simualtions.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.1
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pp.12-22
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2016
Convenience and safety are the key words for the automotive driving and various sensor technologies have been studied for enhanced perception of driving environments. In frequency modulated continuous wave (FMCW) radar systems, single antenna is enough for range and velocity detection of multiple targets. Multiple array antenna is needed for estimating direction of arrival(DoA). Using DoA estimation algorithm in time domain as in the conventional systems, it is difficult to distinguish vehicles lie in the same angle. In order to facilitate the enhanced angle estimation, DoA estimation algorithm is applied in frequency domain. In this paper, the method for applying multiple signal classification(MUSIC) algorithm in frequency domain is suggested and the performance is analyzed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.224-226
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2016
With the technical development and rapid increase of private demand, the new market for unmanned vehicle combined with the characteristics of 'unmanned automation' and 'vehicle' is rapidly growing. Even though the pilot driving is currently allowed in some countries, there is no country that has institutionalized the formal driving of self-driving cars. In case of the existing vehicles, safety incidents are frequently happening due to the frequent malfunction of the rear sensor, blind spot of the rear camera, or drivers' carelessness. Once such minor flaws are complemented, the relevant regulations for the commercialization of self-driving car and small drone could be relieved. Contrary to the ultrasonic and laser sensors used for the existing vehicles, this paper aims to attempt the distance measurement by using the depth sensor. A depth camera calculates the distance data based on the TOF method calculating the time difference by lighting laser or infrared light onto an object or area and then receiving the beam coming back. As this camera can obtain the depth data in the pixel unit of CCD camera, it can be used for collecting depth data in real-time. This paper suggests to solve problems mentioned above by using depth data in real-time and also to design the obstacle avoidance system through distance measurement.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.1
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pp.126-136
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2014
In the Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) of smart vehicle and Intelligent Transportation System (ITS) for to detect the boundary of lane is being studied a lot of Hough Transform. This method detects correctly recognition the lane. But recognition rate can fall due to detecting straight lines outside of the lane. In order to solve this problems, this paper proposed an algorithm to recognize the lane boundaries and the accumulator cells in Hough space. Based on proposed algorithm, we develop application for Android was developed by H/W verification. Users of smart phone devices could use lane detection and lane departure warning systems for driver's safety whenever and wherever. Software verification using the OpenCV showed efficiency recognition correct rate of 93.8% and hardware real-time verification for an application development in the Android phone showed recognition correct rate of 70%.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2014.02a
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pp.332.1-332.1
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2014
정보통신 기술의 발전으로 지능형 자동차와 같은 미래형 고부가 가치 자동차 산업은 지속적인 성장이 기대된다. 그리고, 안전과 직결되는 차간 거리 계측은 다양한 종류의 센서에 의해 측정이 되고 있으며, 운전자 및 탑승자의 생명을 보호하고 있다. 다양한 차간 거리센서 중에서도 전방의 물체 인식 및 넓은 영역, 장거리에 대한 센싱은 레이저를 이용하여 구현할 수 있다. 본 논문은 자동차 뿐만 아니라, 지능형 자율 주행시 전방의 물체 인식 및 거리 계측 센서로 적용이 가능한 반도체 레이저의 설계 및 제작에 관해 소개한다. 반도체 레이저는 물질에 따라 각각 다른 파장대역의 광을 조사하고 있으며 이 레이저 빔은 물체에 맞고 부딪히면 반사되어 되돌아 오는 특성을 가지고 있다. 따라서, 펄스 구동에 의해 단위 펄스당 출사되는 레이저는 전방 물체에 부딪혀 되돌아 오는 시간을 구하게 되면 레이저 광원에서 물체까지의 거리를 구할 수가 있게 된다. 여기서 펄스 레이저의 출력은 물체 감지가 가능한 거리의 정보를 가지고 있으며, 펄스로 구동될 때 반복 주파수 및 펄스 폭은 각각 거리계측 시간과 분해능을 결정하는 주요 요소가 된다. 따라서, 장거리 물체의 계측과 물체 식별 능력을 높이기 위해서는 반도체 레이저의 출력을 높이고 펄스폭을 줄여서 분해능을 향상하는 것이 필요하다. 또한, 물체 인식 또는 계측 시간을 빠르게 하기 위해서는 고속 주파수로 동작하게 되면 가능해 질 것이다. 본 논문은 1,550 nm 대역의 반도체 레이저를 제작하여 펄스 구동으로 출력과 펄스폭을 측정하였다. 또한, 보다 높은 전류에서 칩 단면의 열화를 방지하기 위한 기술을 적용하여 설계 및 제작된 레이저의 특성을 측정하여 향후, 지능형 자동차의 레이저 레이다(LIDAR)와 같은 응용분야에 많이 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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