Video Image Processing (VIP) for traffic surveillance has been used not only to gather traffic information, but also to detect traffic conflicts and incident conditions. This paper presents a system development of gathering traffic information and conflict detection based on automatic calculation of pixel length within the detection zone on a Video Detection System (VDS). This algorithm improves the accuracy of traffic information using the automatic detailed line segmentsin the detection zone. This system also can be applied for all types of intersections. The experiments have been conducted with CCTV images, installed at a Bundang intersection, and verified through comparison with a commercial VDS product.
This paper is designed to report the results of development and validation procedures in relation to the Freeway Incident Management System (FIMS) prototype development as part of Intelligent Transportation Systems Research and Development program. The central core of the FIMS is an integration of the component parts and the modular, but the integrated system for freeway management. The whole approach has been component-orientated, with a secondary emphasis being placed on the traffic characteristics at the sites. The first action taken during the development process was the selection of the required data for each components within the existing infrastructure of Korean freeway system. After through review and analysis of vehicle detection data, the pilot site led to the utilization of different technologies in relation to the specific needs and character of the implementation. This meant that the existing system was tested in a different configuration at different sections of freeway, thereby increasing the validity and scope of the overall findings. The incident detection module has been performed according to predefined system validation specifications. The system validation specifications have identified two component data collection and analysis patterns which were outlined in the validation specifications; the on-line and off-line testing procedural frameworks. The off-line testing was achieved using asynchronous analysis, commonly in conjunction with simulation of device input data to take full advantage of the opportunity to test and calibrate the incident detection algorithms focused on APID, DES, DELOS and McMaster. The simulation was done with the use of synchronous analysis, thereby providing a means for testing the incident detection module.
Jung, Dong Geon;Son, Su Hee;Kwon, Sun Young;Lee, Jun Yeop;Kong, Seong Ho
Journal of Sensor Science and Technology
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v.26
no.2
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pp.91-95
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2017
Recently, infrared (IR) spectrometers have been required in various fields such as environment, safety, mobile, automotive, and military. This IR dispersive sensor detection method of substances is widely used. In this study, we fabricated a silicon (Si) prism-based near infrared (NIR) spectrometer utilizing micro electro mechanical system (MEMS) technology. Si prism-based NIR spectrometer utilizing MEMS technology consists of upper, middle, and lower substrates. The upper substrate passes through the incident IR ray selectively. The middle substrate, acting as a prism, disperses and separates the incident IR beam. The lower substrate has an amorphous Si (a-Si)-based bolometer array to detect the IR spectrum. The fabricated Si prism-based NIR spectrometer utilizing MEMS technology has the advantage of a simple structure, easy fabrication steps, and a wide NIR region operating range.
내부순환로 교통관리시스템은 기존의 국내 교통 시스템들과는 달리 충분한 수집체계와 정보제공 체계를 갖추고 있으며, 전략의 구체화와 현실적 실현, 즉 전략의 시스템화를 위해 많은 노력을 기울였다. 그런 노력의 일환으로 이 시스템에서는 다양하고 복잡한 돌발상황을 단순화하고 일반화하기 위해 Uniform Event Reaction Formula라 하는 개념을 사용하였다. 이 개념은 어떤 돌발상황이 발생하면 이로 인해 영향을 받는 반응 영역과 영향을 받지 않는 비반응 영역으로 분리한 후, 반응 영역은 예측을 통한 제어 관리를 수행하고, 비반응 영역은 통상적인 제어 관리만을 수행함을 의미한다. 그러나, 돌발상황에 따른 반응 영역과 비반응 영역의 결정에 필요한 돌발상황 처리시간 예측과 대기행렬 예측 모형은 내부순환로의 도로 및 교통환경에 적합한지 검증되지 않아 많은 시행착오가 예상된다. 특히, 돌발상황의 처리시간 예측은 동질대응 구간 결정의 가장 중요한 요소로서, 현재는 처리시간에 상당한 여유를 두어 운영할 계획이지만 궁극적으로는 내부순환로에 적합한 처리시간 예측 모형의 개발이 필요할 것으로 판단된다.
Video image processing systems (VIPS) offer numerous benefits to transportation models and applications, due to their ability to monitor traffic in real time. VIPS based on a wide-area detection algorithm provide traffic parameters such as flow and velocity as well as occupancy and density. However, most current commercial VIPS utilize a tripwire detection algorithm that examines image intensity changes in the detection regions to indicate vehicle presence and passage, i.e., they do not identify individual vehicles as unique targets. If VIPS are developed to track individual vehicles and thus trace vehicle trajectories, many existing transportation models will benefit from more detailed information of individual vehicles. Furthermore, additional information obtained from the vehicle trajectories will improve incident detection by identifying lane change maneuvers and acceleration/deceleration patterns. However, unlike human vision, VIPS cameras have difficulty in recognizing vehicle movements over a detection zone longer than 100 meters. Over such a distance, the camera operators need to zoom in to recognize objects. As a result, vehicle tracking with a single camera is limited to detection zones under 100m. This paper develops a methodology capable of monitoring individual vehicle trajectories based on image processing. To improve traffic flow surveillance, a long distance tracking algorithm for use over 200m is developed with multi-closed circuit television (CCTV) cameras. The algorithm is capable of recognizing individual vehicle maneuvers and increasing the effectiveness of incident detection.
The surveillance system in general, has been sufficiently studied in the field of wireless semiconductor using basic sensors and its study of image surveillance system mainly using camera as a sensor has especially been fully implemented. In this paper, we propose 'Intelligent Image Detection System' used by image object identification technique based on the result analysis of various researches. This 'Intelligent Image Detection System' can easily trace and judge before and after a particular incident and ensure affirmative evidence and numerous relative information. Therefore, the 'Intelligent Image Detection System' proposed in this paper can be effectively used in the lived society such as traffic management, disaster alarm system and etc.
In general, background subtraction based methods are used to detect the moving objects in visual tracking applications. In this paper we employed background subtraction based scheme to detect the temporarily stationary objects. We proposed two schemes for stationary object detection and we compare those in terms of detection performance and computational complexity. In the first approach we used single background and in the second approach we used dual backgrounds, generated with different learning rates, in order to detect temporarily stopped object. Finally, we used normalized cross correlation (NCC) based image comparison to monitor and track the detected stationary object in a video scene. The proposed method is robust with partial occlusion, short time fully occlusion and illumination changes, as well as it can operate in real time.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.411-414
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2002
The CdTe semiconductor detector has a higher detection efficiency for x-rays and $\square$amma rays and a wider energy band gap compared with Si and Ge semiconductor detectors. Therefore, the size of the detector element can be made small, and can be operated at room temperature. The interaction between a CdTe detector and incident x-rays is mainly photoelectric absorption in the photon energy range of up to 100 keV. In this energy range, Compton effects are almost negligible. We have developed a 256 channel CdTe array detector system for monochromatic x-ray CT using synchrotron radiation. The CdTe array detector system, the element size of which is 1.98 mm (h) x 1.98 mm (w) x 0.5 mm (t), was operated in photon counting mode. In order to improve the spatial resolution, we tilted the CdTe array detector against the incident parallel monochromatic x-ray beam. The experiments were performed at the BL20B2 experimental hutch in SPring-8. The energy of incident monochromatic x-rays was set at 55 keV. Phantom measurements were performed at the detector angle of 0, 30 and 45 degrees against the incident parallel monochromatic x-rays. The linear attenuation coefficients were calculated from the reconstructed CT images. By increasing the detector angle, the spatial resolutions were improved. There was no significant difference between the linear attenuation coefficients which were corrected by the detector angle. It was found that this method was useful for improving the spatial resolution in a parallel monochromatic x-ray CT system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.944-945
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2016
Gamma-ray Detector for gamma-ray imaging device is composed of a shielding body for shielding gamma-rays incident from the radiation source. Distribution of the gamma ray can be represented by the distribution information on the direction in which the detecting section and the signal through the incident hole of collimator. The role of the shield is important because all signals should be treated as noise except for the signal from the incident hole.In this paper In this paper, we have produced a compact, lightweight and Collimator shield by changing the structure and physical properties with respect to the collimator and shielding of lead-based gamma-ray detectors. And we analyzed the shielding effectiveness relative to the incident gamma ray sphere measured signal value through the gamma irradiation test facility. The results confirmed that the production and Collimator shielding the imaging device Implementing more efficient to implement.
More affordable and available cutting-edge technologies (e.g., wireless vehicle communication) are regarded as a possible alternative to the fixed infrastructure-based traffic information system requiring the expensive infrastructure investments and mostly implemented in the uninterrupted freeway network with limited spatial system expansion. This paper develops an advanced decentralized traveler information System (ATIS) using vehicle-to-vehicle (V2V) communication system whose performance (drivers' travel time savings) are enhanced by three complementary functions (autonomous automatic incident detection algorithm, reliable sample size function, and driver behavior model) and evaluates it in the typical $6{\times}6$ urban grid network with non-recurrent traffic state (traffic incident) with the varying key parameters (traffic flow, communication radio range, and penetration ratio), employing the off-the-shelf microscopic simulation model (VISSIM) under the ideal vehicle communication environment. Simulation outputs indicate that as the three key parameters are increased more participating vehicles are involved for traffic data propagation in the less communication groups at the faster data dissemination speed. Also, participating vehicles saved their travel time by dynamically updating the up-to-date traffic states and searching for the new route. Focusing on the travel time difference of (instant) re-routing vehicles, lower traffic flow cases saved more time than higher traffic flow ones. This is because a relatively small number of vehicles in 300vph case re-route during the most system-efficient time period (the early time of the traffic incident) but more vehicles in 514vph case re-route during less system-efficient time period, even after the incident is resolved. Also, normally re-routings on the network-entering links saved more travel time than any other places inside the network except the case where the direct effect of traffic incident triggers vehicle re-routings during the effective incident time period and the location and direction of the incident link determines the spatial distribution of re-routing vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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