• 제목/요약/키워드: Dash Camera

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360° 전방위 화각을 가진 Dash Camera의 EMI 대응을 위한 Board 개발 (Development of Board for EMI on Dash Camera with 360° Omnidirectional Angle)

  • 이희열;이선구;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.248-251
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    • 2017
  • 본 논문에서는 $360^{\circ}$ 전방위 화각을 가진 Dash Camera의 EMI 대응을 위한 보드 설계를 제안한다. 제안된 보드는 DM 및 CM 입력 노이즈 감소회로를 설계하고 능동 EMI 필터 결합회로를 적용하여 개발한다. DM 및 CM 입력 노이즈 감소회로 설계부분에서는 기생적 커패시턴스(CP)을 통해 입력 신호로 커플링된 DM 잡음을 얻기 위한 차동연산 증폭기 회로를 사용한다. 능동 EMI 필터 결합회로를 적용하여 설계하는 부분에서는 회로의 간략화를 위하여 EMI 소스의 노이즈를 분리하여 보상해 주기 위하여 노이즈 분리기를 설치하여 CM과 DM 능동필터를 동시에 보상한다. 제안된 EMI 대응을 위한 보드의 성능을 평가하기 위하여 공인 인정기관에서 실험한 결과, 각각의 주파수 대역에 따른 전자파 인증규격이 만족됨을 확인하였다.

Vehicle-Level Traffic Accident Detection on Vehicle-Mounted Camera Based on Cascade Bi-LSTM

  • Son, Hyeon-Cheol;Kim, Da-Seul;Kim, Sung-Young
    • 한국정보기술학회 영문논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.167-175
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    • 2020
  • In this paper, we propose a traffic accident detection on vehicle-mounted camera. In the proposed method, the minimum bounding box coordinates the central coordinates on the bird's eye view and motion vectors of each vehicle object, and ego-motions of the vehicle equipped with dash-cam are extracted from the dash-cam video. By using extracted 4 kinds features as the input of Bi-LSTM (bidirectional LSTM), the accident probability (score) is predicted. To investigate the effect of each input feature on the probability of an accident, we analyze the performance of the detection the case of using a single feature input and the case of using a combination of features as input, respectively. And in these two cases, different detection models are defined and used. Bi-LSTM is used as a cascade, especially when a combination of the features is used as input. The proposed method shows 76.1% precision and 75.6% recall, which is superior to our previous work.

IP 카메라를 위한 HTML5 기반 통합형 Live Streaming 구현 (Implementation of a unified live streaming based on HTML5 for an IP camera)

  • 류홍남;양길진;김종훈;최병욱
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제28권9호
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    • pp.99-104
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    • 2014
  • This paper presents a unified live-streaming method based on Hypertext Mark-up Language 5(HTML5) for an IP camera which is independent of browsers of clients and is implemented with open-source libraries. Currently, conventional security systems based on analog CCTV cameras are being modified to newer surveillance systems utilizing IP cameras. These cameras offer remote surveillance and monitoring regardless of the device being used at any time, from any location. However, this approach needs live-streaming protocols to be implemented in order to verify real-time video streams and surveillance is possible after installation of separate plug-ins or special software. Recently, live streaming is being conducted through HTML5 using two different standard protocols: HLS and DASH, that works with Apple and Android products respectively. This paper proposes a live-streaming approach that is linked on either of the two protocols which makes the system independent with the browser or OS. The client is possible to monitor real-time video streams without the need of any additional plug-ins. Moreover, by implementing open source libraries, development costs and time were economized. We verified usefulness of the proposed approach through mobile devices and extendability to other various applications of the system.

차량 내 영상 센서 기반 고속도로 돌발상황 검지 정밀도 평가 (Precision Evaluation of Expressway Incident Detection Based on Dash Cam)

  • 남상기;정연식
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.114-123
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    • 2023
  • 컴퓨터 비전(Computer Vision: CV) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서로 돌발상황을 검지하고 있다. 그러나 현재 이러한 기술은 대부분 고정식 영상 센서를 기반으로 한다. 따라서 고정식 장비의 영상 범위가 닿지 않는 음영지역의 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 최근 엣지 컴퓨팅(Edge-computing) 기술의 발전으로 이동식 영상정보의 실시간 분석이 가능해졌다. 본 연구는 차량 내 설치된 이동식 영상 센서(dashboard camera 혹은 dash cam)에 컴퓨터 비전 기술을 도입하여 고속도로에서 실시간으로 돌발상황 검지 가능성에 대해 평가하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국도로공사 순찰차량에 장착된 dash cam에서 수집된 4,388건의 스틸 프레임 데이터 기반으로 학습데이터를 구축하였으며, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 객체 모두 예측 정밀도가 70% 이상으로 나타났고, 교통사고는 약 85%의 정밀도를 보였다. 또한 mAP(mean Average Precision)의 경우 0.769로 나타났고, 객체별 AP(Average Precision)를 보면 교통사고가 0.904로 가장 높게 나타났고, 낙하물이 0.629로 가장 낮게 나타났다.

차량 단말기 기반 돌발상황 검지 알고리즘 개발 (Development of a Emergency Situation Detection Algorithm Using a Vehicle Dash Cam)

  • 이상현;김진영;노종민;이환필;이수목;윤일수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.97-113
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    • 2023
  • 전방 낙하물과 같은 돌발상황이 발생했을 때 신속하고 적절한 정보 제공은 도로 위 이용자들의 편의를 가져다주고 2차 교통사고 또한 효과적으로 줄일 수 있다. 도로 상의 돌발상황은 현재 국내에서 루프 검지기나 CCTV 등 ITS 기반 검지 체계를 사용하여 주로 검지하고 있다. 이러한 방식은 검지기의 검지 구간에서의 도로 위 데이터만을 얻을 수 있다. 때문에, 기존 ITS 기반 검지체계의 공간적 음영구간에서 돌발상황을 찾아내기 위하여 새로운 검지 수단이 필요하다. 이에 본 연구에서는 차량 내 설치된 단말기에서 촬영된 영상으로부터 돌발상황을 검지 및 분류하는 ResNet 기반 알고리즘을 제안한다. 국내 고속도로 전방 주행영상을 수집하였고, 돌발상황 유형을 클래스로 정의하여 각 데이터를 라벨링한 후, 제안한 알고리즘으로 데이터를 학습시켰다. 학습 결과, 개발한 알고리즘은 데이터 수가 상대적으로 적었던 일부 클래스를 제외하고 정의한 돌발상황 클래스에 대하여 높은 검지율을 보였다.