• 제목/요약/키워드: Incident Detection Algorithm

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다채널 CCTV를 이용한 고속도로 돌발상황 검지 및 분류 알고리즘 (Highway Incident Detection and Classification Algorithms using Multi-Channel CCTV)

  • 장혁;황태현;양훈준;정동석
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권2호
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    • pp.23-29
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    • 2014
  • 지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.

컴퓨터 시각을 이용한 고속 터널 유고감지 시스템 (Vision-Based Fast Detection System for Tunnel Incidents)

  • 이희신;정성환;이준환
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.9-18
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    • 2010
  • 산악지형이 많은 우리나라는 자연환경 여건상 터널 수요가 많고 안전한 운영을 보장 할 수 있는 터널 유고감지 시스템에 대한 필요성도 커지고 있다. 본 논문에서는 터널 내 유고 상황을 실시간으로 감지하여 터널 사무소에 전달 터널의 안전한 운영을 도울 수 있는 터널 유고감지 시스템을 제안 하였다. 제안한 시스템은 차 영상 기법과 같은 단순한 영상 분석 알고리즘을 사용하여 시스템의 신속성을 높였으며 유고의 종류 보다는 유고상황의 발생여부를 정확히 판단하데 중점을 두어 시스템의 정확성도 확보하였다. 또한 영상 분석 장치 한 대당 네 대의 카메라를 수용할 수 있게 함으로써 시스템의 비용적인 측면도 고려하였다. 그리고 카메라의 대수에 따라 영상분석 장치를 추가함으로써 카메라 대수에 관계없이 시스템의 확장성을 용이하게 하였으며 터널 유고상황 정보를 웹에서도 접근 가능하게 하여 원격지의 다른 터널 시스템과의 연동 등의 추가 확장성도 고려하였다. 구현된 시스템을 실제 터널에서 실험한 결과 터널 내에서 발생한 장애물, 정지 사고차량, 차량 정체 지체, 사람 이륜차, 연기 화재, 조명 이상, 역 주행 등의 유고상황을 모두 실시간으로 정확히 감지하였다.

돌발상황 검지를 위한 교통류 영역 구분에 관한 연구 (A Study on Traffic Flow Diagrams to Classify Traffic States of Incident Detection)

  • 김상구;김영춘
    • 대한교통학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.39-50
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    • 2006
  • 본 연구에서는 반복정체와 돌발상황 교통류 특성을 분석하고 이에 따른 교통류 영역을 3개의 교통류 관계도를 가지고 구분하여 좀 더 안정적이고 신뢰성 있는 돌발상황 검지 알고리즘의 개선을 위한 기초이론 정립을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 McMaster 알고리즘의 교통량-점유율 관계도에서 교통류 영역을 구분하는 각각의 파라메타 임계값의 경계에 위치한 교통류의 불확실한 영역 판단으로 인한 오경보를 해결하기 위하여 속도-교통량, 속도-점유율 관계도에 대해서도 새로운 영역 구분을 시도해 보았다 그리고 구분한 영역에 따른 교통류 상태 판정도에 적합한 새로운 알고리즘의 프로토타입 및 구현방안을 제시하였다 본 연구의 주안점이 기존의 McMaster 알고리즘의 기능을 개선하고 신뢰성을 갖는 새로운 돌발상황 검지 모형을 제시하는 것으로써 향후 고속도로 돌발상황 검지체계에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

Development of a Real-Time Video Image Tracking Algorithm for Incident Detection

  • 오주택;민준영;허병도;김명섭
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.49-60
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    • 2008
  • 현재 비디오 영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하고, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공하나, 안전지대에서는 효과적이지 못한다. 그러나, 영상검지시스템에서 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 실시간으로 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며, 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보뿐만 아니라 사고, 상충정보 등 다양한 정보를 제공한다. 본 연구의 검증을 위하여 개별차량 추적시스템으로 1) 돌발상황 감지 2) 급차로 변경과 같은 비정상적인 차량흐름의 경우를 감지하는 실험을 수행하였다.

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터널 내 감시 카메라 영상을 이용한 실시간 화염 및 연기 탐지 기법의 개발 (Development of Real-time fire and Smoke Algorithms Using Surveillance Camera in Tunnel Environment)

  • 이병무;한동일
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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    • pp.219-220
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    • 2007
  • In this paper, we proposed image processing technique for automatic real time fire and smoke detection in tunnel environment. To avoid the large scale of damage of fire occurred in the tunnel, it is necessary to have a system to minimize and to discover the incident as fast as possible. The fire and smoke detection is different from the forest fire detection as there are elements such as car and tunnel lights and others that are different from the forest environment so that an indigenous algorithm has to be developed. The two algorithms proposed in this paper, are able to detect the exact position, at the earlier stage of incident.

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돌발상황 검지를 위한 교통 CCTV 기반 통행속도 추정 모델 (A Travel Speed Prediction Model for Incident Detection based on Traffic CCTV)

  • 기용걸;김용호
    • 산업융합연구
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    • 제18권3호
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    • pp.53-61
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    • 2020
  • 통행속도는 도로의 교통상황을 측정하고, 교통사고와 같은 돌발상황 발생을 검지하는데 활용되는 중요한 정보이다. 본 논문에서 영상처리 기술을 활용하여 도로구간의 통행속도를 정확하게 측정하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 교통 CCTV 영상에서 차량 객체를 추출하고, 딥러닝 기술 등을 활용하여 차량을 추적하여, 도로구간의 통행속도 및 교통량 등과 같은 교통정보를 수집한다. 또한, 새로운 모델은 데이터 융합기술을 활용하여 정확한 구간통행속도를 수집하여 사용자에게 제공하는 것이 가능하다. 제안 모델을 서울시 오금교에서 현장실험한 결과, 기존 교통정보센터 통행속도 정확도(62.8%)보다 새 모델의 정확도가 높은 것(83.6%)을 확인하였다.

Neuro-Fuzzy 추론 시스템을 이용한 유고검지 알고리즘 연구 (Study on Incident Detection Algorithm using Neuro-Fuzzy Inference System)

  • 홍남관;최진우;이승헌;양영규
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.1234-1239
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    • 2006
  • 신속하고 정확한 교통정보 서비스의 제공은 원활한 교통소통을 위하여 필수적인 요소이다. 특히, 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 유고가 발생할 경우, 운전자에게 즉시 통보해주어 우회할 수 있도록 조치하는 것이 필요하다. 이를 위하여 다양한 교통정보 수집기에서 수집된 교통정보를 바탕으로 실시간으로 유고상황을 판별하는 연구가 많이 진행되고 있다. 유고상황 분석은 다양한 환경요인으로 인해 판별이 어렵고, 최근에 활용되고 있는 인공지능 기법은 검지에 드는 시간 비용이 많다는 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 과거에 발생한 각종 돌발 상황을 분석하여 실시간으로 유고상황을 검지하는 것이 목적이다. 유고검지를 위해 GPS를 탑재한 probe car에서 수집된 차량속도와 온라인으로 제보된 유고정보를 ANFIS를 이용하여 분석 후 유고상태를 판별한다. 본 연구를 통해 실시간 도로 이용자들이 유고 발생 지역의 정보를 제공받고 그 상황에 신속하게 대처하게 함으로써 교통 혼잡 완화에 기여할 것으로 기대한다.

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Improvement of ATIS Model Performance under Connected Vehicle Environment

  • 김회경
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.10-18
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    • 2012
  • 본 논문은 최근 지능형교통시스템에서 중요한 수단으로 간주되고 있는 차량 간 통신을 이용한 분산식 첨단 교통정보시스템을 개발하고자 한다. 또한 독립자동유고감지 기능을 통해서 제안된 첨단 교통정보시스템의 효과를 개선하고자 한다. 이상적인 통신 환경을 가정한 단순화된 교통네트워크에서 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM을 통해 제안된 첨단 교통정보시스템을 구현하였으며 특히 비반복적으로 일어나는 교통상황(예를 들면, 교통사고)을 사용하여 모델의 효과를 관찰하였다. 결론적으로 본 연구에서는 차량 간 통신을 통한 첨단 교통정보시스템의 효율성을 확인함과 동시에 독립자동 유고감지 기능이 시스템의 성능을 향상시키는 것을 보여주고 있다.

검측 변수내 Random Noise 제거를 통한 연속류 돌발상황 자동감지알고리즘 개발 (Development of an AIDA(Automatic Incident Detection Algorithm) for Uninterrupted Flow By Diminishing the Random Noise Effect of Traffic Detector Variables)

  • 최종태;신치현;강승민
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.29-38
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    • 2012
  • 검지기 자료의 품질은 동일한 교통 조건이라도 검지기의 종류, 보정 및 유지 보수의 노력, 도로의 기하구조 등에 의해 내재적으로 10% 이상 변수 값 차이를 보일 수 있다. 이러한 내재적인 변수 값 차이로 인해 성능이 검증된 돌발상황 자동감지알고리즘을 사용하더라도 검지율(DR)이 낮아지고 오보율(FAR)이 높아지는 문제가 야기될 수 있다. 본 연구는 교통특성 변수의 간단한 산술계산기법(SAO)를 활용하여 새로운 AIDA를 개발하는데 목적이 있다. SAO는 내재적으로 존재하는 변수 값 차이를 보정하여 AIDA의 성능 저하를 극복하기 위해 개발되었다. AIDA 모형의 개발 및 검증을 위해 내부순환도로와 경부고속도로에서 수집된 30초 단위의 점유율을 사용하였다. SAO 기반 알고리즘 분석 결과 100% 돌발상황을 검지하는 높은 검지율을 보였고, 검지시간(MTTD)은 1분 이내로 나타났다. 오보율의 경우 본 연구에서 개발된 SAO 기반 AIDA의 오보율이 기개발된 AIDA의 오보율보다 3.5%~31.0% 감소하는 것을 확인하였다. SAO 기반의 알고리즘은 돌발상황의 지속성 분석에서도 탁월한 능력을 보였다.