본 논문은 차량의 내부 및 외부 정보를 통합하여 운전자의 인지 상태를 측정하고, 안전운전을 보조하여 주는시스템을 제안한다. 구현된 시스템은 운전자의 시선 정보와 외부 영상을 분석하여 얻은 주변정보를 mutual information기반으로 통합하여 구현되며, 차량의 앞부분과 내부 운전자를 검출하는 2개의 카메라를 이용한다. 외부 카메라에서 정보를 얻기 위해 선택적 집중모델을 기반으로 하는 게슈탈트법칙을 제안하고, 이를 기반으로 구현된 saliency map (SM) 모델은 신호등과 같은 중요한 외부 자극을 두드러지게 표현한다. 내부 카메라에서는 얼굴의 특징정보를 이용하여 운전자의 주의가 집중되는 외부 응시 정보를 파악하고 이를 통해 운전자가 응시하고 있는 영역을 검출한다. 이를 위해서 우리는 실시간으로 운전자의 얼굴특징을 검출하는 알고리즘을 사용한다. 운전자의 얼굴을 검출하기 위하여 modified census transform (MCT) 기반의 Adaboost 알고리즘을 사용하였으며, POSIT (POS with ITerations)알고리즘을 통해 3차원 공간에서 머리의 방향과 운전자 응시 정보를 측정하였다. 실험결과를 통하여 제안한 시스템이 실시간으로 운전자의 응시하고 있는 영역과, 신호등과 같은 운전에 도움이 되는 정보를 파악하는데 도움이 되었음을 확인할 수 있으며, 이러한 시스템이 운전보조 시스템에 효과적으로 적용될 것으로 판단된다.
한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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pp.381-384
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2005
Driver IC is one of the key components on the LCD monitor and LCD/TV. The function of the driver IC is to transfer and forward the input signals to LCD panel module. Inside driver IC, there are several operating units which process the input signals and generate the appropriate size and resolution to the LCD panel module. LCD panel module will display these input signals. However, there are some difficulties which driver IC designer, LCD monitor and LCD/TV maker will face. Thus, this article addresses the function and difficulties on driver IC.
본 논문에서는 자동차에서 자동차의 속도, 엔진 회전속도, 연료, 엔진 온도, 연료 게이지, 회전표시등과 각종 경보 표시등 정보를 운전자에게 제공하는 차세대용 지능형 통합 스마트 모니터 시스템을 구현하였다. 구현한 지능형 스마트 HUD 모니터 시스템은 박막 트랜지스터 액정 표시 장치, 액정 표시 장치 배경 조명 발광 다이오드, 평면 미러, 특수 제작된 렌즈 및 구동회로로 구성되어 있으며, 운전자 안전성을 고려한 차세대 지능형 자동차 통합 HUD 시스템에 적용 가능함을 나타내었다.
복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권2호
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pp.75-81
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2020
Approximately 1.3 million people die from traffic accidents each year, and smartphone usage while driving is one of the main causes of such accidents. Therefore, detection of smartphone usage by drivers has become an important part of distracted driving detection. Previous studies have used single camera-based methods to collect the driver images. However, smartphone usage detection by employing a single camera can be unsuccessful if the driver occludes the phone. In this paper, we present a driver smartphone usage detection system that uses multiple cameras to collect driver images from different perspectives, and then processes these images with ensemble convolutional neural networks. The ensemble method comprises three individual convolutional neural networks with a simple voting system. Each network provides a distinct image perspective and the voting mechanism selects the final classification. Experimental results verified that the proposed method avoided the limitations observed in single camera-based methods, and achieved 98.96% accuracy on our dataset.
In this paper, a driver system is designed and implemented to achieve 4-level gray scale CH TFEL(Thin Film ElectroLuminescent) flat panel display. To implement the driver system, commercial EL driver IC chips are used to apply high voltage pulses to the EL panel and a high voltage switching circuit is designed for the EL driver IC. A new method of reducing storage delay time of transistor is proposed to obtain a reliable switching circuit. The controller for EL driver and switching circuit is also designed. The designed driving scheme applicable to EL display with 4-level gray scale is based on the linear characteristics of brightness vs. frequency of AC TFEL. By experiment, it has been shown that the brightness of AC TEFL display with the implemented driving system is controlled by the level of gray scale.
It will be able to deliver quickly information it measures a weight the numerous vehicles at real-time for the managers. It does the Graphic LCD driver development for in Factory automation embeded system and introduces the plan and an embodiment of process shipping automation system.
A large portion of the embedded system development process involves the integration of hardware and software. Unfortunately, communication across the hardware/software boundary is tedious and error-prone to create. This paper presents an automatic hardware/software interface generation system. As the front-end of hardware/software co-design frameworks, a system designer defines XML specifications for hardware functions. Our system generates hardware/software interfaces including Device Driver, Driver API, and Device Controller from these specifications. Embedded software designers can easily use hardware just like system libraries. Our system reduces the mistakes and errors that can be occurred when a software programmer directly connects software to hardware, and supports balancing labors between hardware developers and software programmers. Moreover, this system can be used as the back-end for a hardware/software co-design framework.
오토바이는 자동차에 비해 차량주행정보가 부족하고 사고 위험성이 높아 충돌감지센서, 후방카메라, 블루투스 통신모듈, 마이크로콘트롤러, HUD로 구성되는 스마트헬멧을 제작하여 오토바이 주행정보와 e-call 기능을 제공하는 시스템을 개발한다면 사용자에게 매우 유용하고 교통사고 시에 인명피해 감소 및 신속한 교통사고 처리가 가능하다. 본 논문에서는 이와 같은 "스마트헬멧을 이용한 오토바이 운전자 주행정보 및 e-call 기능 제공 시스템"의 소프트웨어를 개발하는데 있어 객체지향 분석 방법인 UML을 이용한 소프트웨어 개발 분석 방법, 하드웨어 블록다이어 그램 구조, 플로우차트 및 UI 설계를 보여줌으로써 실무 개발에 적합한 분석/설계 방법을 제시하고자 한다.
In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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