• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.599-607
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• 2021

스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1001-1006
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• 2003

This paper presents the pedestrian navigation algorithm and the error compensation filter. The pedestrian navigation system (PNS) consists of the MEMS inertial sensors, the fluxgate, and the small-size GPS receiver. PNS calculates the navigational information using the signal patterns of the accelerometers. And the navigational information is completed by integration of the patterns, the fluxgate, and the GPS information. In general, PNS can provide the better solution than the low-cost inertial navigation system.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권1호
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• pp.28-32
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• 2020

Railway transportation is the main land-based transportation in most countries. Accordingly, railway-transportation safety has always been a key issue for many researchers. Railway pedestrian accidents are the main reasons of railway-transportation casualties. In this study, we conduct experiments to determine which of the latest convolutional neural network models and algorithms are appropriate to build pedestrian railroad accident prevention systems. When a drone cruises over a pre-specified path and altitude, the real-time status around the rail is recorded, following which the image information is transmitted back to the server in time. Subsequently, the images are analyzed to determine whether pedestrians are present around the railroads, and a speed-deceleration order is immediately sent to the train driver, resulting in a reduction of the instances of pedestrian railroad accidents. This is the first part of an envisioned drone-based intelligent security system. This system can effectively address the problem of insufficient manual police force.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.808-810
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• 2018

Pedestrian tracking is a particular problem of object tracking, and an important component in various vision-based applications, such as autonomous cars or surveillance systems. After several years of development, pedestrian tracking in videos is still a challenging problem because of various visual properties of objects and surrounding environment. In this research, we propose a tracking-by-detection system for pedestrian tracking, which incorporates Convolutional Neural Network (CNN) and color information. Pedestrians in video frames are localized by a CNN, then detected pedestrians are assigned to their corresponding tracklets based on similarities in color distributions. The experimental results show that our system was able to overcome various difficulties to produce highly accurate tracking results.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.239-246
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• 2015

영상기반 객체 검출은 지능형 CCTV 시스템을 구현하는데 있어 기본적인 기술이다. 객체 검출을 위하여 다양한 특징점과 알고리즘이 개발되었으나, 성능에 비례하여 계산량이 많다. 본 논문에서는 GPU와 CPU를 활용하여 객체 검출 알고리즘의 성능을 비교하였다. 일반적으로 보행자 검출에 널리 사용되고 있는 Adaboost 알고리즘과 SVM 알고리즘을 각각 CPU와 GPU에 맞도록 구현하고 동일 영상에 대하여 검출 처리 속도를 비교하였다. Adaboost 알고리즘과 SVM 알고리즘에 대하여 처리 속도를 비교한 결과 GPU가 CPU에 비하여 약 4 배 정도 빠른 처리를 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.812-820
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• 2012

본 논문에서는 지능형 감시 시스템에 부합하는 기울기 히스토그램 및 폐색 추적을 통한 다중보행자 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 연속 영상에서 보행자의 특징을 이용하여 보행자를 검출한다. 보행자의 특징을 획득하기 위해 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 기반으로 기울기의 방향성을 이용한 블록별 히스토그램을 생성하고, Linear-SVM(Support Vector Machine)의 학습을 통해 보행자만을 분류한다. 다음으로 보행자의 위치정보를 이용하여 추적을 행한다. 마지막으로 추적이 끝날 경우 내용기반 검색이 가능한 움직임 궤적 디스크립터를 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 빠르고 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5978-5999
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• 2018

Pedestrian detection is a challenging area in the intelligent vehicles domain. During the last years, many works have been proposed to efficiently detect motion in images. However, the problem becomes more complex when it comes to detecting moving areas while the vehicle is also moving. This paper presents a variational optical flow-based method for motion estimation in vehicular traffic scenarios. We introduce a framework for detecting motion areas with small and large displacements by computing optical flow using a multilevel architecture. The flow field is estimated at the shortest level and then successively computed until the largest level. We include a filtering parameter and a warping process using bicubic interpolation to combine the intermediate flow fields computed at each level during optimization to gain better performance. Furthermore, we find that by including a penalization function, our system is able to effectively reduce the presence of outliers and deal with all expected circumstances in real scenes. Experimental results are performed on various image sequences from Daimler Pedestrian Dataset that includes urban traffic scenarios. Our evaluation demonstrates that despite the complexity of the evaluated scenes, the motion areas with both moving and static camera can be effectively identified.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.83-89
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• 2021

본 논문에서는 특정지역의 보행자들의 검출을 통한 분석으로, 특정시간 동안의 보행자 수를 분석해 원하는 지역의 상권을 과학적이고 체계적으로 분석하여 사업을 하고자 하는 수요자에 대한 서비스 제공을 목적으로 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문을 통해 특정지역에 분포해 있는 다양한 영상획득 장치를 통해 우선 영상에서의 보행자 수를 딥러닝 기법중 하나인 YOLO를 통해 검출하여 알고리즘을 이용하여 분석하고, 관심지역에서 획득된 영상을 활용하여, 분당 한 장의 영상정보를 활용하여 딥러닝 네트워크를 활용하여 보행자수를 파악한 후 특정지역 및 시간대별로 보행자수를 분석하여 상권분석을 체계적이고 객관적으로 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 통해 보다 객관적인 상권을 분석하여 다양한 방법을 통해 사용자가 원하는 지역의 상권 분석을 위한 모델을 제안하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1285-1290
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• 2004

Crossing is the place which train, car and pedestrian adjoin, and the weak place. Also, crash accident between train and large size car is possible to be serious. So, various crossing obstacle detection device was developed, and it contribute to reduce the crossing accident.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권4호
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• pp.538-555
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• 2015

Event detection based on using features from a static grid can give poor results from the viewpoint of two main aspects: the position of the camera and the position of the event that is occurring in the scene. The former causes problems when training and test events are at different distances from the camera to the actual position of the event. The latter can be a source of problems when training events take place in any position in the scene, and the test events take place in a position different from the training events. Both issues degrade the accuracy of the static grid method. Therefore, this work proposes a method called a dynamic grid for event detection, which can tackle both aspects of the problem. In our experiment, we used the dynamic grid method to detect four types of event patterns: implosion, explosion, two-way, and one-way using a Multimedia Analysis and Discovery (MAD) pedestrian dataset. The experimental results show that the proposed method can detect the four types of event patterns with high accuracy. Additionally, the performance of the proposed method is better than the static grid method and the proposed method achieves higher accuracy than the previous method regarding the aforementioned aspects.