• Title/Summary/Keyword: 지능형차량정보시스템

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Vehicle Type Classification Model based on Deep Learning for Smart Traffic Control Systems (스마트 교통 단속 시스템을 위한 딥러닝 기반 차종 분류 모델)

  • Kim, Doyeong;Jang, Sungjin;Jang, Jongwook
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.469-472
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    • 2022
  • With the recent development of intelligent transportation systems, various technologies applying deep learning technology are being used. To crackdown on illegal vehicles and criminal vehicles driving on the road, a vehicle type classification system capable of accurately determining the type of vehicle is required. This study proposes a vehicle type classification system optimized for mobile traffic control systems using YOLO(You Only Look Once). The system uses a one-stage object detection algorithm YOLOv5 to detect vehicles into six classes: passenger cars, subcompact, compact, and midsize vans, full-size vans, trucks, motorcycles, special vehicles, and construction machinery. About 5,000 pieces of domestic vehicle image data built by the Korea Institute of Science and Technology for the development of artificial intelligence technology were used as learning data. It proposes a lane designation control system that applies a vehicle type classification algorithm capable of recognizing both front and side angles with one camera.

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Identity-Exchange based Privacy Preserving Mechanism in Vehicular Networks (차량 네트워크에서 신원교환을 통해 프라이버시를 보호하는 방법)

  • Hussain, Rasheed;Oh, Heekuck
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.24 no.6
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    • pp.1147-1157
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    • 2014
  • Intelligent transportation system (ITS) is realized through a highly ephemeral network, i.e. vehicular ad hoc network (VANET) which is on its way towards the deployment stage, thanks to the advancements in the automobile and communication technologies. However, it has not been successful, at least to date, to install the technology in the mass of vehicles due to security and privacy challenges. Besides, the users of such technology do not want to put their privacy at stake as a result of communication with peer vehicles or with the infrastructure. Therefore serious privacy measures should be taken before bringing this technology to the roads. To date, privacy issues in ephemeral networks in general and in VANET in particular, have been dealt with through various approaches. So far, multiple pseudonymous approach is the most prominent approach. However, recently it has been found out that even multiple pseudonyms cannot protect the privacy of the user and profilation is still possible even if different pseudonym is used with every message. Therefore, another privacy-aware mechanism is essential in vehicular networks. In this paper, we propose a novel identity exchange mechanism to preserve conditional privacy of the users in VANET. Users exchange their pseudonyms with neighbors and then use neighbors' pseudonyms in their own messages. To this end, our proposed scheme conditionally preserves the privacy where the senders of the message can be revoked by the authorities in case of any dispute.

A License Plate Recognition System Robust to Vehicle Location and Viewing Angle (영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도에 강인한 차량 번호판 인식 시스템)

  • Hong, Sungeun;Hwang, Sungsoo;Kim, Seongdae
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.49 no.12
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    • pp.113-123
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    • 2012
  • Recently, various attempts have been made to apply Intelligent Transportation System under various environments and conditions. Consequently, an accurate license plate recognition regardless of vehicle location and viewing angle is required. In this paper, we propose a novel license plate recognition system which exploits a) the format of license plates to remove false candidates of license plates and to extract characters in license plates and b) the characteristics of Hangul for accurate character recognition. In order to eliminate false candidates of license plates, the proposed method first aligns the candidates of license plates horizontally, and compares the position and the shape of objects in each candidate with the prior information of license plates provided by Korean Ministry of Construction & Transportation. The prior information such as aspect ratio, background color, projection image is also used to extract characters in license plates accurately applying an improved local binarization considering luminance variation of license plates. In case of recognizing Hangul in license plates, they are initially grouped according to their shape similarity. Then a super-class method, a hierarchical analysis based on key feature points is applied to recognize Hangul accurately. The proposed method was verified with high recognition rate regardless of background image, which eventually proves that the proposed LPR system has high performance regardless of the vehicle location or viewing angle.

유비쿼터스 DSS 포털을 위한 지능형 온톨로지 관리 시스템;u-Fulfillment 도메인 중심

  • Lee, Hyeon-Jeong;Lee, Geon-Chang;Son, Mi-Ae
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.286-296
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    • 2007
  • 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 시시각각으로 변하는 고객의 요구사항을 만족시키기 위해 상호 협력을 시도하는 다중 에이전트들이 의사결정을 수행할 경우 발생할 수 있는 충돌의 해결을 지원하는 지능적인 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM)과 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)을 포함하는 u-DSS 포털을 제안한다. 개별 에이전트들은 온톨로지와 문제해결을 위한 프로시저 등을 이용해 자신의 문제를 해결하는 것을 기본으로 한다. 그러나 다른 에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 먼저 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결이 요구된다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지를 통합하여, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. 온톨로지 통합과제에서 생성된 IOV는 사례로 저장되고 유사한 문제 해결에 재사용된다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. 따라서 i-OMM과 MACM을 이용한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 분산된 에이전트들의 협력적 문제 해결을 지원하는 시스템을 유비쿼터스 의사결정지원 시스템 포탈(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)이라고 지칭한다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성된 u-fulfillment 시스템으로 한다.

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스마트하이웨이 통신 기술

  • Lee, Sang-U;O, Hyeon-Seo
    • Information and Communications Magazine
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    • v.27 no.11
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    • pp.28-35
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    • 2010
  • 스마트하이웨이는 첨단 도로기술, IT 기술 및 차세대 자동차 기술이 상호 융복합된 무정체, 무사고의 지능형 고속도로이다. 본고에서는 스마트하이웨이 개요에 대해 살펴보고 특히 고속으로 이동하는 차량에 안전 및 인포테인먼트 서비스를 제공하기 위한 스마트하이웨이 통신 시스템 및 통신 기술에 대해 알아본다.

A Study on the Vehicle Black Box with Accident Prevention (사고예방이 가능한 차량용 블랙박스 시스템에 관한 연구)

  • Kim, Kang Hyo;Moon, Hae Min;Shin, Ju Hyun;Pan, Sung Bum
    • Smart Media Journal
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    • v.4 no.1
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    • pp.39-43
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    • 2015
  • A vehicle black box helps to investigate the cause of accident by recording time, and videos as wells as shock information of the time of accident Lately, intelligent black box with accident prevention as well as existing functions is being studied. This paper proposes an applicable algorithm for vehicle black boxes that prevent any accident likely to occur while a car is parked, like robbery, theft or hit-and-run. Proposed algorithm provides object recognition, face detection and alarm as the object approaches car. Tests on the algorithm prove that it can recognize an approaching object, identify and set alarm if needed, depending on each risk level.

Vision-based Vehicle Detection Using HOG and OS Fuzzy-ELM (HOG와 OS 퍼지-ELM를 이용한 비전 기반 차량 검출 시스템)

  • Yoon, Changyong;Lee, Heejin
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.25 no.6
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    • pp.621-628
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    • 2015
  • This paper describes an algorithm for detecting vehicles detection in real time. The proposed algorithm has the technique based on computer vision and image processing. In real, complex environment such as one with road traffic, many algorithms have great difficulty such as low detection rate and increasing computational time due to complex backgrounds and rapid changes. To overcome this problem in this paper, the proposed algorithm consists of the following methods. First, to effectively separate the candidate regions, we use vertical and horizontal edge information, and shadow values from input image sequences. Second, we extracts features by using HOG from the selected candidate regions. Finally, this paper uses the OS fuzzy-ELM based on SLFN to classify the extracted features. The experimental results show that the proposed method perform well for detecting vehicles and improves the accuracy and the computational time of detecting.

Classification system development of pain information which uses a pattern recognition (패턴인식과 RFID를 이용한 교통제어 시스템 개발)

  • Sin, Won-Sik;Han, Seok-Youn;Lee, Woo-Dong
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.10b
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    • pp.253-257
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    • 2008
  • 지능형교통시스템 (Intelligent Transportation System: ITS) 은 도로 및 교통관리, 교통정보제공, 대중교통 및 화물차량의 운영 등 교통의 전 분야에 걸쳐 정보통신 기술, 센서 및 제어 기술을 접목함으로써 교통의 효율화와 물류비용의 절감을 목표로 하고 있다. 특히, 최근에는 전자 및 통신 기술 등 첨단기술을 활용하여 현행 교통체계를 첨단화하기 위한 노력이 빠르게 진행되고 있으며, ITS는 최근 위치정보의 폭넓은 보급과 유 무선통신기술의 발전에 따라 위치정보서비스, 텔레매틱스 서비스 등과의 결합을 통해 새로운 비즈니스 모델들을 탄생시키고 있다. 또한 기존에 중점적으로 추진되어 왔던 도로 및 차량 영역뿐만 아니라 ITS 아키텍처를 구성하는 다양한 하위 시스템들간의 통신 및 정보체계 표준화와 관계된 기술, 시스템, 서비스 등의 시장이 형성되기 시작하고 있다. 이중에서도 최근에는 이동통신기술의 발전과 복합단말의 발전을 통해 통합된 기능을 갖는 이동전화, PDA, 스마트단말 등의 개인단말 뿐만 아니라 도로와 차량내의 통신을 위한 차량탑재형 단말 등의 보급으로 단거리 무선통신기술과 스마트차드 기술을 이용한 자동요금징수시스템, 위치정보기술을 이용한 위치기반서비스, GPS를 이용하여 실시간 교통정보 서비스가 가능한 텔레매틱스 서비스 등은 본격적으로 시장을 형성해 나가고 있다. 이는 기존의 ITS 분야가 ETCS(Electric Toll Collection System), AVHS(Advanced Vehicle & Highway System), CVO(Commercial Vehicle Operation)등 교통 인프라에 초점을 맞추고 있었으나 그동안의 수익모델 부재 등으로 인해 사업자들의 적극적인 투자가 이루어지지 않아 ITS 시장 활성화에 어려움이 있어 왔다는 점을 고려해 볼 때 최근 위치정보를 이용한 사용자 서비스를 통해 민간 기업의 투자 참여와 일반 사용자들의 ITS 에 대한 관심이 매우 높아지고 있다는 점은 ITS 시장의 확대에 있어 매우 긍정적인 요인될 것으로 예상되고 있다. 본 논문에서는 이러한 ITS의 세계적인 개발 및 투자 추세, 국내의 추진 동향을 통해 살펴보고 이에 따른 국내 적용에 대한 시사점을 살펴보았다.

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Vision Based Position Detection System of Used Oil Filter using Line Laser (라인형 레이저를 이용한 비전기반 차량용 폐오일필터 검출 시스템)

  • Xing, Xiong;Song, Un-Ji;Choi, Byung-Jae
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.20 no.3
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    • pp.332-336
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    • 2010
  • There are so many successful applications to image processing systems in industries. In this study we propose a position detection system for used oil filter by using a line laser. We have been done on the development of line laser as interaction devices. A camera captures images of a display surface of a used oil filter and then a laser beam location is extracted from the captured image. This image is processed and used as a cursor position. We also discuss an algorithm that can distinguish the front part and rear part. In particular we present a robust and efficient linear detection algorithm that allows us to use our system under a variety lighting conditions, and allows us to reduce the amount of image parsing required to find a laser position by an order of magnitude.