Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.11
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pp.2532-2537
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2012
In recent, the researches on driver assistance systems have been actively performed with development of vehicle industry. AVM(Around View Monitoring) Systems, a part of these systems, have been researching and developing. Existing AVM systems have been developed in the forms of embedded systems or a SoC (System on Chip) to provide view around vehicle in real time. However, if Car PC is equipped with in vehicle, AVM can be developed using only software without additional cost. In this study, we implemented AVM system which provides location information by adding the informations such as latitude, longitude and speed to functions of "Car PC" based AVM system. If storing function is added to the AVM system implemented in this study which provides location information, the system with storing function can be used as AVM black box system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.337-339
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2015
As much interest recently location based service, a study to analyze the movement patterns of the users from getting a lot of large amounts of data collected from a GPS installed in the smart device. Also it is recorded in the log file in the form of day-to-day personal computer, the development of a variety of a smart phone, a black box, and navigation. This data is collected by the user have been developed a variety of personalized services. In this paper, using the black box camera, such as the vehicle to form a social network platform that broadcasts real-time traffic utilization real-time video information.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06b
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pp.420-422
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2011
2009년 경찰청 통계자료에 따르면 교통사고 사망자 중 안전 운전 불이행, 중앙선 침범, 신호 위반, 안전거리 미확보 등 운전자의 부주의에 의해 이루어진 사고가 약 90%이상을 차지하고 있어 심각한 사회적 경제적 문제를 초래한다. 이러한 운전자의 운전습관 개선 및 안전운전에 대한 사회적 요구, 사고 기록 등의 요구에 부응하기 위하여, 디지털 주행기록계 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 이에 본 연구는 3축 가속도 센서와 GPS를 사용하여 위험운전 여부를 판단하고, 그 결과를 계수화하여 운전자의 정숙 운전 지수를 계산하여 보여줌으로써, 안전 운전과 급정차 급출발에 따른 연비 악화를 개선할 수 있도록 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.5-7
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2018
지능형 자동차는 역사가 깊은 연구 분야이다. 과거에는 낮은 하드웨어 성능에 맞추기 위하여 복잡한 알고리즘을 경량화하면서 성능을 유지하고자 하는 제한적인 연구들이 주로 이루어졌으나, 최근 하드웨어 성능이 높아지면서는 다양한 알고리즘 적용이 가능해졌기 때문에 매우 활발하게 연구되는 분야가 되었다. 본 논문은 차량의 주행 특성을 반영한 움직임 벡터 필드 모델링을 수행하고, 이 모델 값과 실제 추정된 움직임 벡터와의 차이를 이용해서 차량의 후보 영역을 검출하는 객체 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 필드 모델링 기법은 기존의 움직임 벡터 추정 기법에 비해 계산량이 적고, 음영 영역이나 밝기가 포화된 영역에서도 움직임 필드를 모델링해낼 수 있는 장점이 있어서 상용화된 블랙박스에 적용이 가능하다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.499-500
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2022
차량용 블랙박스의 대중화와 '스마트 국민 제보' 애플리케이션 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고 건수가 급증하면서 대응해야 할 담당 경찰 인력이 부족한 상황이다. 이러한 인력 부족 문제를 해결하기 위해서 인공지능(AI) 알고리즘을 활용하여 신고된 영상의 위법 여부를 자동으로 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 공익신고의 대부분을 차지하고 있는 진로변경 위반 영상 분석을 위한 객체 인식 방법에 대한 연구 내용을 기술한다. 이 연구에서는 딥러닝 알고리즘과 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 진로변경 위반 분석에 필요한 차량과 실선 객체를 인식하여 진로변경 위반 영상 분석에 활용할 수 있도록 한다.
Video stabilization is performed to remove unexpected shaky and irregular motion from a video. It is often used as preprocessing for robust feature tracking and matching in video. Typical video stabilization algorithms are developed to compensate motion from surveillance video or outdoor recordings that are captured by a hand-help camera. However, since the vehicle video contains rapid change of motion and local features, typical video stabilization algorithms are hard to be applied as it is. In this paper, we propose a novel approach to compensate shaky and irregular motion in vehicle video using linear regression model and vertical projection histogram matching. Towards this goal, we perform vertical projection histogram matching at each sub region of an input frame, and then we generate linear regression model to extract vertical translation and rotation parameters with estimated regional vertical movement vector. Multiple binarization with sub-region analysis for generating the linear regression model is effective to typical recording environments where occur rapid change of motion and local features. We demonstrated the effectiveness of our approach on blackbox videos and showed that employing the linear regression model achieved robust estimation of motion parameters and generated stabilized video in full automatic manner.
Kim, Min;Kim, Hyun-Hee;Kim, Gwan-Hyung;Byun, Gi-Sik
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.525-527
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2013
최근 IT 기업들이 자동차에 IT도입에 열을 올리고 있으며, 그 중에서도 미터 클러스터는 운전자의 편의성을 고려하여 많은 연구와 관심이 증대되고 있다. 자동차 계기판은 전자기기의 발전과 더불어 아날로그 계기판, 디지털 계기판, 이 둘을 함께 사용한 하이브리드 계기판, 그리고 보다 상세한 정보를 이미지와 함께 제공해 주는 스마트 하이브리드 계기판으로 발전하고 있다. 기존의 미터 클러스터는 단순히 차량의 제한된 정보를 표시하며, 운전자의 운전 상태에 따른 시인성이 부족하며, 차량의 상태, 그리고 운행지역의 주변 환경적 정보의 부족으로 인해 운전자의 안정성이 고려되지 못한 부분이 많아 운전자의 안전 운전에 도움이 되지 못하는 부분이 많다. 따라서 본 논문에서는 차량의 상태, 운행 환경정보 등의 통합 된 정보를 LCD 디스플레이 기반에서 운전자의 시인성과 안정성 우선으로 하는 레이아웃을 연구하고자 한다.
As lithium batteries have been used for car navigation systems and as the second battery for black boxes, lithium battery-related car fires have often occurred. In the case a lithium battery is the fire origin, a fire investigation technique has not been established to determine if a battery ignites or whether the lithium battery is damaged by fire. This study introduced car fire cases related to lithium batteries, analyzed the causes of a fire of a lithium battery, and proposed fire investigation techniques to objectively determine if a lithium battery ignites or whether a lithium battery is damaged by fire after external ignition.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.71-72
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2020
본 논문에서는 자동차 블랙박스를 사용하여 촬영된 비디오에서 자동차 사고 발생 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우선 객체 추적 과정에서 구한 조감도 좌표를 사용하여 각 차량 사이의 거리에 기반을 두고 교통사고 여부를 판단한다. 그런데 거리만을 사용하여 사고 여부를 판단하는 경우 자동차가 밀집된 주·정차 환경에서는 오검출의 확률이 높아질 수 있다. 이를 위해 각 차량에 대한 움직임 벡터를 계산하고 벡터 간의 정보(사잇각과 크기 등)를 사용하여 차량의 주·정차 여부를 판단한 후 사고 검출 대상에서 배제할 수 있도록 한다. 주·정차 판단 여부를 통해 사고 검출의 정확도를 향상할 수 있는 것을 실험적으로 확인하였다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.1
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pp.1-11
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2021
This paper presents a procedure to extract lane line models using a set of proposed methods. Firstly, an image warping method based on homography is proposed to transform a target image into an image which is efficient to find lane pixels within a certain region in the image. Secondly, a method to use the combination of the results of edge detection and HSL (Hue, Saturation, and Lightness) transform is proposed to detect lane candidate pixels with reliability. Thirdly, erroneous candidate lane pixels are eliminated using a selection area method. Fourthly, a method to fit lane pixels to quadratic polynomials is proposed. In order to test the validity of the proposed procedure, a set of black-box images captured under varying illumination and noise conditions were used. The experimental results show that the proposed procedure could overcome the problems of color-only and edge-only based methods and extract lane pixels and model the lane line geometry effectively within less than 0.6 seconds per frame under a low-cost computing environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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