• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.8
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• pp.385-392
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• 2016

Market analysis for a business plain is required for the success in the modern world. Most important part in this analysis is pedestrian traffic counting. A traditional way for this is counting it in person. However, it causes high labor costs and mistakes. This paper proposes an automatic algorithm to measure the pedestrian traffic count using images with webcam. The proposed algorithm is composed of two parts: pedestrian area detection and movement tracking. In pedestrian area detection, moving blobs are extracted and pedestrian areas are detected using HoG features and Adaboost algorithm. In movement tracking, multi-level matching and false positive removal are applied to track pedestrian areas and count the pedestrian traffic. Multi-level matching is composed of 3 steps: (1) the similarity calculation between HoG area, (2) the similarity calculation of the estimated position with Kalman filtering, and (3) the similarity calculation of moving blobs in the pedestrian area detection. False positive removal is to remove invalid pedestrian area. To analyze the performance of the proposed algorithm, a comparison is performed with the previous human area detection and tracking algorithm. The proposed algorithm achieves 83.6% accuracy in the pedestrian traffic counting, which is better than the previous algorithm over 11%.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.1
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• pp.83-93
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• 2020

With the rapid increase of vehicles, various traffic problems, e.g., car crashes, traffic congestions, etc, frequently occur in the road environment of the urban area. To overcome such traffic problems, intelligent transportation systems have been developed with a traffic flow analysis. The traffic flow, which can be estimated by the vehicle counting scheme, plays an important role to manage and control the urban traffic. In this paper, we propose a novel vehicle counting method based on predicted centers of each lane. Specifically, the centers of each lane are detected by using the accumulated movement of vehicles and its filtered responses. The number of vehicles, which pass through extracted centers, is counted by checking the closest trajectories of the corresponding vehicles. Various experimental results on road CCTV videos demonstrate that the proposed method is effective for vehicle counting.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.105-106
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• 2014

본 논문에서는 통행 시간의 측정 방법 중 하나인 CCTV를 활용한 주행 차량 조사법을 이용하여 교통량을 측정한다. 교통망의 서비스 수준을 측정하는 주요 기준인 통행 시간과 지체 시간에 대하여 알아본다. 신호등 간격이 넓어서 연속적인 교통류 특성을 갖는 곳에서 측정을 하도록 한다. 반대편의 교통류가 충분히 식별 가능한 구간이어야 하고, 구간의 끝부분에서는 유턴이 가능해야 한다. 이 방법은 측정차량의 운전수만 있으면 CCTV와 프로그램이 알아서 측정하고, 시간, 거리, 교통량을 기록할 수 있는 장비도 필요 없다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.3 no.1
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• pp.86-93
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• 1985

1965년에 출판된 고속도로용량교범(Highway Capacity Manual)은 고속도로, 도시 및 지방도로의 용량과 서비스수준을 판단하는데 기본서 역할을 해왔다. 도시내 신호등이 있는 교차로의 서비스수준은 빈하율(load factor) 개념을 이용하여 산정해 왔다. 그러나 푸른신호 주기동안 차량의 교차로이용도를 기준으로 하는 빈하율 개념은 서비스 수준의 측정치로서 한계가 있고 또 그동안 신호체계가 많이 개선되었고 운전자의 통행행태가 크게 변화하여 1970년대 중반부터 한계통행분석법(Critical Movement Analysis)과 차량의 교차로지체시간 측정법(Intersection Delay)등과 같은 새로운 기법이 소개되었다. 본 논문은 최근에 많이 이 용되고 있는 교차로지체시간측정법의 유용성을 검증하기 위해 15개 교차로의 차량통행량을 기준으로 하여 V/C비를 계산하는 한계통행분석법에 의한 측정치와 비교, 분석하였다. 그 결 과 교차로의 서비스수준을 측정하는데 양자의 방법에 의한 측정치가 크게 다르지 않음을 발 견하였다. 즉 도시내 신호등이 있는 교차로시설을 개선하기 위해 대략적인 교차로 서비스수 준을 측정할 경우 조사인원 및 비용이 많이 소요되는 한계통행분석법보다 조사가 간편하고 비용이 적게 드는 교차로지체시간측정법이 유용함을 밝혔다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.214-215
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• 2013

The main criteria for objective measure of the level of transportation service is travel time and delay time. In this paper, the level of service is measured by using moving vehicles method. Through this, we get the hourly traffic volume, the average travel time, space average speed, etc. In addition, we get the density of traffic.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.2
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• pp.91-103
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• 1999

이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.11 no.3
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• pp.31-48
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• 1993

본 연구에서는 다른 기종점 통행표(Trip Matrices)들을 같은 교통망(Network)에 배정하였을 때 교통분배 결과의 차이점들을 분석하고 교통분배의 민감도를 비교하였다. 전통적인 4단계 교통수요 추정에 의해서 산출된 교통배분을 비교의 기본자료로 이용했다. 또한 본 연구에서는 교통배분의 결과를 평가하기 위해 주로 사용하는 측정효과들과 교통배분의 기법들(Traffic Assignment Techniques)의 민감도도 연구조사하였다. 본 연구를 통하여 총교통량(Total Trips)과 통행길이빈도(Trip Length Frequency)제약에 의해 임의로 선출된 기종점 통행표를 이용한 교통배분의 결과는 전통적인 4단계 교통수요 측정에 의해 산출된 교통배분 및 조사교통량(Counted Traffic Volumes)에 매우 유사한 결과가 나왔다. 결론적으로 죤별 통행발생량에서의 오차는 교통배분의 본성적인 집계특성(Aggregative Nature)에 의하여 그 심각성이 감소되는 경향이 있다. 이것은 즉 앞단계(Trip Generation and Distribution Phases)에서 전통적으로 요구되어지는 정밀도가 없어도 적절한 교통배분기법을 사용함으로써 좋은 결과를 산출할 수 있다는 것을 암시한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.4
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• pp.448-461
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• 2017

This paper proposes a vehicle counting and speed estimation method for traffic situation analysis in road CCTV videos. The proposed method removes a distortion in the images using Inverse perspective Mapping, and obtains specific region for vehicle counting and speed estimation using lane detection algorithm. Then, we can obtain vehicle counting and speed estimation results from using optical flow at specific region. The proposed method achieves stable accuracy of 88.94% from several CCTV images by regional groups and it totally applied at 106,993 frames, about 3 hours video.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.30 no.3
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• pp.83-91
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• 2012

The objective of this study is to build a methodology for evaluating intelligent transportation systems (ITS) projects, by selecting measures of effectiveness (MOEs) and developing an approach to collect and process traffic data. While reviewing the existing MOEs and evaluation methodologies for ITS projects, several problems were found, such as the complication in delineating study areas, the absence of standardized evaluation methodologies, and the duplication in selecting MOEs. To tackle these problems, two MOEs capable of directly evaluating traffic conditions were chosen: i.e., average vehicle speed and traffic volume. Both MOEs can not only include all the functions of the existing MOEs, but also be simpler and more objective in evaluating real traffic conditions. The traffic volume can be measured by using either "cordon line" or "all point average" methods. On the other hand, measuring the average vehicle speed depends on site-specific characteristics such as traffic flow states (interrupted or uninterrupted) and traffic conditions (congested or uncongested). The present methodology is easily understandable for anyone and applicable for any ITS project, and is also expected to contribute to building a standardized evaluation system.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.11
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• pp.2575-2580
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• 2013

In this paper, we watch out key measure of the level of transportation service about travel time and delay time. And we measured vehicle traffic by moving vehicle method using CCTV which is one of the travel time measure. We should be measured in place of continuous traffic flow characteristics with wide traffic light interval. In addition, traffic flow on the other side of the interval must be sufficiently identifiable and at the end of this section must be possible U-turn. This method it requires only the driver of the vehicle because of the CCTV measure. In addition, We cannot require time, distance, and traffic equipment that can be recorded. Because equipped with the software to do that. In addition to traffic, average travel time, average space speed, traffic density are also available.