Nowadays, Cars are continuing to grow at an alarming rate but they also cause many problems such as traffic accident, pollutions and so on. One of the most effective methods that prevent traffic accidents is the use of traffic monitoring systems, which are already widely used in many countries. The monitoring system is beginning to be used in domestic recently. An intelligent monitoring system generates photo images of cars as well as identifies cars by recognizing their plates. That is, the system automatically recognizes characters of vehicle plates. An automatic vehicle plate recognition consists of two main module: a vehicle plate locating module and a vehicle plate number identification module. We study for a vehicle plate number identification module in this paper. We use image preprocessing, feature extraction, multi-layer neural networks for recognizing characters of vehicle plates and we present a feature-comparison method for improving the performance of vehicle plate number identification module. In the experiment on identifying vehicle plate number, 300 images taken from various scenes were used. Of which, 8 images have been failed to identify vehicle plate number and the overall rate of success for our vehicle plate recognition algorithm is 98%.
There has been recent interest in intelligent vehicle technologies, such as advanced driver assistance systems (ADASs) or in-vehicle information systems (IVISs) that offer a significant enhancement of safety and convenience to drivers and passengers. However, unsuitable design of HMI (Human Machine Interface) must increase driver distraction and workload, which in turn increase the chance of traffic accidents. Distraction in particular often occurs under a heavy driving workload due to multitasking with various electronic devices like a cell phone or a navigation system while driving. According to the 2005 road traffic accidents in Korea report published by the ROad Traffic Authority (ROTA), more than 60% of the traffic accidents are related to driver error caused by distraction. This paper suggests the structure of vehicle environment for real-time driving behavior monitoring system while driving which is can be used the driver workload management systems (DWMS). On-road experiment results showed the feasibility of the suggested vehicle environment for driving behavior monitoring system.
교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에담 국한되는것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭. 보행자의 수, 통과차량수. 지체자량수등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.
In this paper, the transfer function to the vehicle is derived from using system identification algorithm in connection with the driving vehicle. We design the adaptive cruise controller using the derived transfer function, and make it possible to monitoring and control the vehicle in real time using embedded system and technology of Internet.
Traffic monitoring plays an important role in intelligent transportation systems. It can be used to collect real-time traffic data concerning traffic flow. Passive shadows resulted from roadside buildings or trees and active shadows caused by moving vehicles, are one of the factors that arise errors in vision based vehicle detection. In this paper, a land mark based method is proposed for vehicle detection and shadow rejection, and finally vehicle count are achieved based on the land mark detection method.
Acceleration Noise는 교통류의 안정성을 진단하는데 중요한 지표이다. 하지만, 기존의 연구에서는 개별차량의 Acceleration Noise에 대해서만 수행되었고, 거시적 관점에서의 Acceleration Noise에 대해서는 연구가 이루어지지 않은 실정이다. 본 논문에서는 거시적 교통류 모니터링 지표인 Network Acceleration Noise를 제안하고, 이를 분석하여 거시 교통류 모니터링 활용방안에 대한 연구를 수행하였다.
In this paper, a real-time multibody vehicle dynamics and control model has been developed for a virtual reality intelligent vehicle simulator. The simulator consists of low PCs for a virtual reality visualization system, vehicle dynamics and control analysis system a control loading system, and a network monitoring system. Virtual environment is created by 3D Studio Max graphic tool and OpenGVS real-time rendering library. A real-time vehicle dynamics and control model consists of a control module based on the sliding mode control for adaptive cruise control and a real-time multibody vehicle dynamics module based on the subsystem synthesis method. To verify the real-time capability of the model, cut-in, cut-out simulations have been carried out.
The automatic determination of vehicle operation status as well as continuous tracking of vehicle location with intelligent management is one of major elements to achieve the goals. Especially, vehicle operation status can only be analyzed in terms of expert experiences with real-time location data with scheduling information. However the scheduling information of individual vehicle is very difficult to be interpreted immediately because there are hundreds of thousand vehicles are run at the same time in the national wide range workplace. In this paper, we propose the location-based knowledge management system(LKMs) using the active trajectory analysis method with routing and scheduling information to cope with the problems. This system uses an inference technology with dispatching and geographic information to generate the logistics knowledge that can be furnished to the manager in the central vehicle monitoring and controlling center.
차량의 각 타이어에 부착된 센서에서 압력과 온도 등을 측정하여 측정된 데이터를 차량의 무선 수신기에 전송하여 디스플레이에 타이어의 상태를 표시하는 TPMS(Tire Pressure Monitoring System)는 차량의 운행 또는 정지 중에 타이어의 상태를 수시로 점검하여 운전자에게 타이어 상태정보를 제공하는 안전보조 장치이다. TPMS는 각 타이어에서 측정되는 데이터를 전송하기위해 무선통신을 이용하는데, 정확한 데이터 전송을 방해하는 외부 전기 및 전자장치에 의한 간섭이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 정확한 데이터 전송에 영향을 주는 간섭을 제거하고 MVDR(Minimum-Variance Distortionless-Response) 보다 낮은 복잡도를 가지는 GSC(Generalized Sidelobe Canceler) 기반의 TPMS 간섭제거 방식을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 간섭제거 기술의 성능을 확인한다.
본 연구에서는 실시간 무선 철도시스템 모니터링을 위하여 열차 주행에 따라 발생하는 열 및 진동 에너지를 전기자원화 하는 신재생 에너지 개념의 전력원인 자가발전 구동 기술에 대한 철도시스템 적용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 실제 주행 중인 고속열차를 이용하여 철도차량의 운행환경 하에서 발생하는 열에너지와 진동에너지를 실측하여, 주행 중 이들 에너지 발생량 및 변화를 분석하고 이를 통해 진동 및 열 에너지를 이용하는 자가발전 모듈의 예측 전력량을 계산하고, 이 전력량에 대한 이 모니터링 시스템 적용 가능성에 대한 연구를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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