In this paper, we implement a Dashcam system capable of shooting 360 degrees using a Raspberry Pi, shock sensors, distance sensors, and rotating camera with a servo motor. If there is an object approaching the vehicle by the distance sensor, the camera rotates to take a video. In the event of an external shock, videos and images are stored in the server to analyze the cause of the vehicle's accident and prevent the user from forging or tampering with videos or images. We also implement functions that transmit the message with the location and the intensity of the impact when the accident occurs and send the vehicle information to an insurance authority with by linking the system with a smart device. It is advantage that the authority analyzes the transmitted message and provides the accident handling information giving the user's safety and convenience.
도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.
In this paper, we propose improved night visibility enhancement algorithm based on haze removal method. The proposed method uses new haze removal method in place of the conventional methods. Our night visibility enhancement method is very good and faster than traditional methods. This method also uses additionally local histogram equalization for sharpening the enhanced image. Our method can be applied to any application that uses a visible light camera, and it is appropriate to apply a black box, vehicle camera, and cell phone camera, since it is possible that real-time processing.
차량 사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용하고 있는 블랙박스와 비슷한 기능을 하는 차량용 블랙박스를 차량에 장착하여 사용되고 있다. 현재 자동차 시장에서 쓰이고 있는 제품으로는 EDR(Event Data Recorders) 시스템과 블랙박스 제품이 출시되어 지고 있다. 하지만 기존 차량의 블랙박스들은 대부분 차량의 외부 영상이나 이미지만 저장되어 사고가 났을 때 차량의 주행 상태를 알지 못하고, EDR제품들은 차량의 주행 상태만 저장 하고 차량의 외부 영상들을 알지 못한다. 본 논문에서는 영상과 이미지 정보만 저장되는 블랙박스의 문제점과 자동차와 주행 정보만 저장되는 EDR의 문제점을 보완하기 위해 차량 네트워크인 MOST(Media Oriented System Transport) OBD-II(On-Board Diagnostics-II)와 CAM(CAMera), GPS(Global positioning system)를 이용하여 영상 수집 및 시간 및 위치 정보 Data를 취합하여 통합형 자동차 상태 및 영상 저장 시스템을 구현한다.
In this paper, we propose an efficient traffic light detection (TLD) method as an advanced driver assistance system (ADAS) for elderly drivers. Since an increase in traffic accidents is associated with the aging population and an increase in elderly drivers causes a serious social problem, the provision of ADAS for older drivers via TLD is becoming a necessary(Ed: verify word choice: necessary?) public service. Therefore, we propose an economical TLD method that can be implemented with a simple black box (built in camera) and a smartphone in the near future. The system utilizes a color pre-processing method to differentiate between the stop and go signals. A mathematical morphology algorithm is used to further enhance the traffic light detection and a circular Hough transform is utilized to detect the traffic light correctly. From the simulation results of the computer vision and image processing based on a proposed algorithm on Matlab, we found that the proposed TLD method can detect the stop and go signals from the traffic lights not only in daytime, but also at night. In the future, it will be possible to reduce the traffic accident rate by recognizing the traffic signal and informing the elderly of how to drive by voice.
실내 측위 분야에서는 사용할 수 없는 GPS 의 한계를 극복하기 위해 대두되고 있는 기술들은 대부분 사설 무선 통신망(Private Wireless Network)를 이용한 방법이다. 그러나 이러한 방법들은 설치 및 유지 보수비용이 많이 들고 측위 오차가 수 미터로 실내 주차장 등 정밀한 측위가 필요한 장소에서 사용하기에 부적합하다. 본 논문에서는 QR 코드 인식 기반 차량용 실내 측위 방법을 제안하였다. QR 코드 스캔을 통해 절대 좌표를 얻고 아핀 변환(affine transform)을 통한 기울기(Tilt) 및 회전(Roll) 보정과 스케일 변환 및 삼각함수를 이용한 카메라의 위치 정보(상대좌표)를 획득하여 정밀한 위치 좌표를 계산한다. 결과적으로 13.79cm 의 평균 오차를 달성해 기존 무선 네트워크 기반 기술의 오차 50cm 대비 단지 27.6% 정도 오차율에 해당함을 확인하였다.
In recent years, visual-inertial odometry(VIO) algorithms have been extensively studied for the indoor/urban environments because it is more robust to dynamic scenes and environment changes. In this paper, we propose loosely coupled(LC) VIO algorithm that utilizes the velocity vectors from both visual odometry(VO) and inertial measurement unit(IMU) as a filter measurement of Extended Kalman filter. Our approach improves the estimation performance of a filter without adding extra sensors while maintaining simple integration framework, which treats VO as a black box. For the VO algorithm, we employed a fundamental part of the ORB-SLAM, which uses ORB features. We performed an outdoor experiment using an RGB-D camera to evaluate the accuracy of the presented algorithm. Also, we evaluated our algorithm with the public dataset to compare with other visual navigation systems.
This paper presents a camera calibration method in order to estimate the lane detection and inter-vehicle distance estimation system for an automotive safety driving system. In order to implement the lane detection and vision-based inter-vehicle distance estimation to the embedded navigations or black box systems, it is necessary to consider the computation time and algorithm complexity. The process of camera calibration estimates the horizon, the position of the car's hood and the lane width for extraction of region of interest (ROI) from input image sequences. The precision of the calibration method is very important to the lane detection and inter-vehicle distance estimation. The proposed calibration method consists of three main steps: 1) horizon area determination; 2) estimation of the car's hood area; and 3) estimation of initial lane width. Various experimental results show the effectiveness of the proposed method.
경제성을 얻기 위해 단일 카메라를 이용하여 3차원 복원을 수행한 뒤 그 정보를 토대로 운전자에게 전방에 존재하는 장애물의 통과 여부를 알려줄 수 있는 운전 보조 장치에 관한 연구를 진행한다. 그 결과 depth 정보는 떨어지나 직진상의 장애물을 통과 할 수 있는 정보를 제공할 수 있다. 3차원 복원을 위해서는 내부파라미터를 측정하고, 특징점을 찾아 매칭하여 기본행렬을 계산하고 이를 토대로 삼각측량을 수행하여 얻는다. 실험을 통해 결과를 확인해 보면 depth 정보는 불완전하나, 장애물 통과 여부를 판단 할 수 있는 X, Y 축의 정보는 신뢰성을 가진다.
현대 사회는 감시의 눈이라 하는 CCTV가 일상생활 속에서 다양한 방법으로 영상데이터를 수집하기 위해 사용되고 있다. 치안 및 감시, 방범용으로 CCTV를 활용할 뿐만 아니라 자동차에 블랙박스 등 많은 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 STM32F407 ARM 칩을 기반으로 다양한 분야에 응용할 수 있는 카메라 시스템을 개발하기 위해 연구를 진행하였다. 카메라 시스템 개발을 위해 솔리드 웍스 환경에서 전체적인 구조를 3D를 기반으로 카메라 시스템을 모델링을 진행하였다. PCB 보드 설계는 카메라 시스템 모델링 파일에서 PCB 부품을 iges 파일로 추출하여 Altium Designer 툴에서 3D와 2D 보드로 변환하여 PCB 설계 진행함으로써 완성도 높은 조립성을 가질 수 있도록 진행하였다. 카메라 시스템 회로 및 PCB를 설계한 후, TRM(Thermal Risk Management) 툴을 활용해서 보드에서 발생하는 발열 시뮬레이션을 진행을 통해 대처할 수 있도록 함으로써 안정적인 시스템 구현에 관한 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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