Journal of information and communication convergence engineering
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제13권3호
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pp.197-204
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2015
In this paper, we present an algorithm for the detection of illegally parked vehicles based on a combination of some image processing algorithms. A digital camera is fixed in the illegal parking region to capture the video frames. An adaptive Gaussian mixture model (GMM) is used for background subtraction in a complex environment to identify the regions of moving objects in our test video. Stationary objects are detected by using the pixel-level features in time sequences. A stationary vehicle is detected by using the local features of the object, and thus, information about illegally parked vehicles is successfully obtained. An automatic alarm system can be utilized according to the different regulations of different illegal parking regions. The results of this study obtained using a test video sequence of a real-time traffic scene show that the proposed method is effective.
This paper introduces a video based traffic monitoring system for detecting vehicles and obstacles on the road. To segment moving objects from image sequence, we adopt the background subtraction algorithm based on the local binary patterns (LBP). Recently, LBP based texture analysis techniques are becoming popular tools for various machine vision applications such as face recognition, object classification and so on. In this paper, we adopt an extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the background subtraction problem arise in vision-based autonomous parking systems. It reduces the code length of LBP by half and improves the computation complexity drastically. An edge based shadow removal and blob merging procedure are also applied to the foreground blobs, and a pose estimation technique is utilized for calculating the position and heading angle of the moving object precisely. Experimental results revealed that our system works well for real-time vehicle localization and tracking applications.
A majority of car crash is affected by careless driving that causes extensive economic and social costs, as well as injuries and fatalities. Thus, the research of precise crash detection systems is very significant issues in automotive safety. A lot of crash detection algorithms have been developed, but the coverage of these algorithms has been limited to few scenarios. Road scenes and situations need to be considered in order to expand the scope of a collision detection system to include a variety of collision modes. The proposed algorithm effectively handles the x, y, and z axes of the sensor, while considering time and suggests a method suitable for various real worlds. To reduce nuisance and false crash detection events, the algorithm discriminated between driving mode and parking mode. The performance of the suggested algorithm was evaluated under various scenarios, and it successfully discriminated between driving and parking modes, and it adjusted crash detection events depending on the real scenario. The proposed algorithm is expected to efficiently manage the space and lifespan of the storage device by allowing the vehicle's black box system to store only necessary crash event's videos.
이 논문에서는 기존의 보-거더 구조계 주차장 구조물에 대한 차량하중영향 연구를 토대로, 플랫 슬래브 구조계에서 차량하중영향에 대한 연구를 수행하였다. 먼저, 최대부재력을 일으키는 차량하중의 적용을 위해 플랫 슬래브의 주요 설계지점에 대한 영향면을 구성하였으며, 플랫 슬래브의 등가차량하중계수를 인공 신경망기법을 이용하여, 슬래브 두께, 지판 두께, 지판 크기, 슬래브의 단변, 장변 길이 등 주요구조변수로 제시하였다. 사용된 신경망의 훈련은 많은 패턴수를 갖는 비선형 회귀분석에 적합한 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하였으며 해석결과와 인공 신경망의 출력의 비교를 통해 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 플랫 슬래브 구조계의 등가차량하중계수를 살펴보면, 보-거더 구조계의 경우와 유사하게 주열대와 중간대의 정모멘트 부재력에서 차량하중에 매우 취약함을 알 수 있었다.
최근 출시되는 주차보조시스템에서 후방물체와의 거리정보를 알아내는 방법으로는 초음파 센서나 레이더 등의 추가 센서장비를 활용하는 방법들이 있다. 하지만, 추가적인 장비의 사용은 추가적인 비용과 함께 기존 차량에서의 도입이 쉽지 않은 문제점을 가지고 있다. 다른 방법으로는 움직임 스테레오 기법이 제안되었다. 하지만, 스테레오 조정(Stereo Rectification) 단계에서 좋은 특징점의 검출과 정확한 매칭결과가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 후방카메라 1대만을 사용하여 취득한 연속영상정보를 바탕으로 평행주차상황에서 영상의 사각화 변환과 라인단위 적분 사영화 및 블록화 기반 유사도 조사를 통하여 연속거리정보를 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 실험에는 Magna Parallel 영상을 사용하였으며, 수행한 실험결과 후방공간에 대한 화면의 라인단위 연속거리의 측정이 가능함을 보였다.
최근 인공지능 주차관제시스템은 딥러닝을 활용해 차량 번호판에 대한 인식률을 높이고 있지만 위조번호판 부착 차량을 판별하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 보안상의 문제점이 있음에도 불구하고 현재까지 여러 기관에서 기존의 시스템을 그대로 사용하고 있는 상황이다. 실례로 위조번호판을 이용한 실험에서 정부의 주요 기관을 대상으로 진입에 성공한 사례도 있다. 본 논문에서는 이러한 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지하기 위해서 기존 인공지능 주차관제시스템의 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 제안하는 방법은 기존 시스템이 차량의 번호판의 일치여부를 통과기준으로 사용하듯이 이미지에서 특징이 되는 특징점의 정보를 추출해내는 ORB 알고리즘을 활용하여 추출한 차량 앞면 특징점들의 매칭 정도를 통과기준으로 사용하는 방법이다. 또한 내부에 차량이 존재하는지 여부를 확인하는 절차를 제안 시스템에 포함시켜 위조번호판을 부착한 동일 차종 차량의 진입도 방지하였다. 실험 결과, 위조번호판을 부착한 차량들의 진입을 막아내며 기존시스템에 비해 위조번호판을 막아내는 개선된 성능을 보였다. 이러한 결과를 통해 기존 인공지능 주차관제시스템의 체계를 유지하면서 본 논문에서 제안하는 방법들을 기존의 주차관제시스템에 적용하여 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 많은 감시카메라 (CCTV)들이 사건/사고의 해결되고 있지만 기존의 감시카메라 시스템은 영상이 촬영되지 않는 지역인 사각지대에 대한 감시가 불가능하고 이러한 사각지대로 인해 감시의 효율이 낮아진다. 본 논문에서는 지하주차장에서 감시카메라 사각지대 문제 해결을 위하여 지하주차장에서 음의 세기를 이용한 퍼지로직 기반 음원 위치추정 시스템을 제안하고, 실험을 통해 성능을 분석하였다. 성능분석 결과, 퍼지로직 기반 음원 위치추정 알고리즘 (SLA_fuzzy)는 사각지대 감시카메라용 위치추정 알고리즘 (SLA) 보다 평균 4배 정도 안정적이며, 위치추정정확도가 약 29%정도 향상되었음을 확인하였다.
무인차량의 주행은 각종 센서를 이용한 차량제어시스템, 항법시스템, 장애물시스템, 통합시스템의 4가지 서브 시스템으로 구성 되어있다. 본 연구는 비접촉 거리측정 장치인 레이저스캐너를 이용하여 무인차량의 평행주차 및 직각주차 알고리즘 개발을 목적으로 하였다. 이 알고리즘을 검증하기 위하여 GPS와 차량에 6대의 레이저스캐너를 장착하여 이용하였고, 레이저스캐너를 이용한 위치 계산의 오차를 줄이기 위해 타이어 미끄러짐을 최소로 할 수 있도록 5km/h로 차량의 이동 속도를 제한하였다.
This paper develops a simplified, but effective, algorithm in obtaining critical slab design moments for parking garages. Maintaining the uniformly distributed load concept generally adopted in the design of building structures, this paper also introduces the equivalent vehicle load factors, which can simulate the vehicle load effects without taking additional sophisticated numerical analyses. After choosing a standard design vehicle of 2.4 tons through the investigation of small to medium vehicles made in Korea, finite element analyses for concentrated wheel loads were conducted by referring to the influence surfaces. Based on the obtained member forces, we determined the equivalent vehicle load factors for slabs, which represent the ratios for forces under vehicle loads to these under uniformly distributed loads. In addition, the relationships between the equivalent vehicle load factors and sectional dimensions were also established by regression, and then used to obtain the proper design moments by vehicle loads. The member forces calculated by the proposed method are compared with the results of four different approaches mentioned in current design codes, with the objective to establish the relative efficiencies of the proposed method.
본 논문은 주차판 시스템의 토크 최적화에 대하여 다루었다. 주차판 시스템은 독립된 전원 을 가지고 있어야 하므로 주차판 시스템을 움직이는 데 소요되는 모터 구동력을 최소화하는 것이 문제이다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서는 주차판 시스템의 동적인 방정식을 유도하여야 하며, 비선형 미분방정식을 풀어야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 동적인 방정식을 유도하였으며, 유전 알고리즘을 이용하여 방정식을 풀었으며, 컴퓨터 모의실험을 통하여 결과의 유용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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