본 논문은 특징 정보 예측을 통한 빠른 보행자 검출 기법을 제안한다. 다양한 크기의 보행자를 검출하기 위해 보행자 모델의 크기나 입력영상의 크기를 변화시킨다. 보행자 모델의 크기를 변화시킬 경우 크기별 모델이 필요하며, 보행자 모델의 크기의 축소시키는 경우 모델 정보를 손상시킨다. 보행자 모델의 다양한 크기별 보행자의 특징을 추출해야 하므로 보행자 특징의 추출은 전체 수행시간 중 가장 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문은 영상 크기에 따라 특징 추출을 반복하지 않고 입력영상에서 얻어진 특징 정보의 예측을 통해 보행자 검출의 특징추출을 수행한다. 제안하는 방법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 채널을 가진 ChnFtrs 특징 및 Adaboost 알고리즘을 사용과 학습과 실험을 위한 영상으로 INRIA 보행자 DB를 사용하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3904-3922
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2022
As a research hotspot, pedestrian detection has a wide range of applications in the field of computer vision in recent years. However, current pedestrian detection methods have problems such as insufficient detection accuracy and large models that are not suitable for large-scale deployment. In view of these problems mentioned above, a lightweight pedestrian detection and early warning method using a new model called you only look once (Yolov5) is proposed in this paper, which utilizing advantages of Yolov5s model to achieve accurate and fast pedestrian recognition. In addition, this paper also optimizes the loss function of the batch normalization (BN) layer. After sparsification, pruning and fine-tuning, got a lot of optimization, the size of the model on the edge of the computing power is lower equipment can be deployed. Finally, from the experimental data presented in this paper, under the training of the road pedestrian dataset that we collected and processed independently, the Yolov5s model has certain advantages in terms of precision and other indicators compared with traditional single shot multiBox detector (SSD) model and fast region-convolutional neural network (Fast R-CNN) model. After pruning and lightweight, the size of training model is greatly reduced without a significant reduction in accuracy, and the final precision reaches 87%, while the model size is reduced to 7,723 KB.
The audible pedestrian signal (APS) is an add-on device which connects to the pedestrian signaling device and informs the contents and changes of the signaling by sound. It provides walking direction information of the pedestrian crossing so that the blind people can safely cross the pedestrian crossing. In an intersection where a plurality of audible pedestrian signal (APS) are installed at an intersection crosswalk, existing audible pedestrian signal (APS) operate simultaneously in the communication radius of a wireless remote controller, which may cause confusion for the blind people and the public may complain about the noise. In this paper, we developed a BLE (Bluetooth Low Energy)-based audible pedestrian signal (APS) system capable of supporting two-way communications with a smart-phone that can cross the intersection safely and improve the walking comfort and traffic safety for the blind people. The proposed method is a method in which the BLE beacon communication based audible pedestrian signal (APS) presents active service to the blind people, and the existing audible pedestrian signal (APS) is a way of requesting the passive service by the blind people with the wireless remote control by the unidirectional communication based on 358Mhz. The developed system is installed in the crossroad of Doma-dong, Seo-gu, Daejeon, and it is tested and operated by the blind people. The satisfaction evaluation and analysis of the audible pedestrian signal (APS) for the blind people have good results and are planned to be expanded in the future.
보행자의 안전은 교통 및 도로행정의 가장 중요한 부분이 되어지고 있다. 국가에서도 보행자의 안전을 확보하기 위한 다양한 정책들이 시도되고 있으며 특히 횡단보도에서의 보행자 안전은 매우 절실한 상황이다. 본 연구에서는 횡단보도상에서의 보행자 사고를 감소시키기 위하여 무선제어가 가능한 도로표지병 시스템을 설계하여 제안하고자 한다. 무선제어 도로표지병 시스템은 보행자와 운전자의 가시성을 향상시키는 기능을 수행할 수 있어, 보행자를 보호하고 보행자의 안전을 확보할 수 있게 해준다. 또한 비용측면에서도 기존에 이용되는 유사한 도로표지병 시스템을 사용하는 것보다 효과적으로 구축할 수 있다는 장점이 있다.
The purpose of this study was to investigate factors and variables which have significant effects on satisfaction of urban pedestrian sidewalk in taejon city, and to suggest basic information for urban pedestrian sidewalk. These works consist of two phase; The first, tested the user's degree of satisfaction for 37 spots of pedestrian sidewalk slide and then selected 10 spots slide by the stratified random sampling method. The second, analyzed factors and variables of satisfaction of urban pedestrian sidewalk using the semantic differential scale method, and then processed by mean score, correlation, factor analysis, multiful algorithm. The results were summarized as follows; 1) The relationship between the man group and the woman group was highly correlated as well as between the student group.1 and the student group.2 hense these groups statistically showed no difference in satisfaction ratings. 2) Pedestrian sidewalk width, cleanness, pavement materials and construction condition can be significant variables of satisfaction of urban pedestrian sidewalk. 3) Factors covering the satisfaction of urban pedestrian sidewalk have been found to be Environment of pedestrian sidewalk, Vegetation of pedestrian sidewalk and Form of pedestrian sidewalk. By using the control method for the number of factors, C.P. has been obtained as 62.8%.
최근 여러 목적으로 영상 정보를 제공하는 CCTV는 지능형으로 변화하고 있으며, 컴퓨터 비전을 이용한 자동화 응용 범위가 증가하고 있다. 보행자 및 차량 등의 정확한 인식을 위해 신뢰성이 높은 검출방법을 수행하여야 하며 이를 위해 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다수의 보행자가 움직이는 상황에서 보행자의 세 가지 특징 정보를 획득하여 다수의 보행자들을 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보행자 검출 및 추적에 실패하거나 혼동되는 상황을 최소화 하면서 각각의 보행자를 구별한다. 보행자들끼리 근접하거나 겹치는 경우 미리 저장된 프레임 특징 정보를 이용하여 보행자를 구별 및 검출한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3762-3781
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2020
Infrared pedestrian target recognition is a vital problem of significant interest in computer vision. In this work, a novel infrared pedestrian target recognition method that uses heterogeneous features with multi-kernel transfer learning is proposed. Firstly, to exploit the characteristics of infrared pedestrian targets fully, a novel multi-scale monogenic filtering-based completed local binary pattern descriptor, referred to as MSMF-CLBP, is designed to extract the texture information, and then an improved histogram of oriented gradient-fisher vector descriptor, referred to as HOG-FV, is proposed to extract the shape information. Second, to enrich the semantic content of feature expression, these two heterogeneous features are integrated to get more complete representation for infrared pedestrian targets. Third, to overcome the defects, such as poor generalization, scarcity of tagged infrared samples, distributional and semantic deviations between the training and testing samples, of the state-of-the-art classifiers, an effective multi-kernel transfer learning classifier called MK-TrAdaBoost is designed. Experimental results show that the proposed method outperforms many state-of-the-art recognition approaches for infrared pedestrian targets.
최근보행은 교통의 가장 기본 이동수단으로 대중교통 중심개발, 지속가능한 개발, 녹색교통 활성화 등 새로운 패러다임의 부각으로 그 중요성과 관심도가 높아지고 있다. 기존의 보행 네트워크 분석 연구에서는 보행자의 목적지까지 이동거리와 공간구문론의 통합도를 대표적인 접근성 요소로 사용하고 있지만 단순한 평면상의 네트워크 이동거리는 지형적인 특성이 반영되지 않기 때문에 비슷한 네트워크 구조를 가진 분석 지역들의 경우 비슷한 결과 값을 나타낼 수 있다. 또한 분석 지역의 특성에 따라 보행자들의 이동규모와 이동거리가 다름에도 불구하고 이를 반영하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 구배를 고려하고 보행자의 이동규모를 고려한 이동거리 분석을 통해 새로운 보행 네트워크 접근성 분석 방법론을 제시하는 것이 목적이다. 강남구에 위치한 논현역, 역삼역, 학동역을 연구지역으로 선정하고, 미국 스포츠의학협회에서 제시하는 대사량 공식을 통해 구배 가중거리 공식을 유도하고 보행자의 이동규모를 추정하기 위해 건물 면적 비율에 따라 역 이용객 수 데이터를 활용해 건물 이용자 수를 추정한 뒤 연구 지역의 1인당 평균 이동거리를 비교하고 분석하였다. 더 나아가 역세권 200m와 500m에 위치한 건물에 대한 보행자의 이동거리 분석을 실시하였으며 이는 보다 연구지역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 단순 보행 네트워크 이동거리 분석에서 구배를 고려한 보행 네트워크 이동거리 분석, 더 나아가 보행자의 이동규모를 고려한 보행 네트워크 이동거리 분석을 실시하였고 보다 실질적인 보행자의 특성을 고려한 보행 네트워크 접근성 분석 방법론을 제시하였다. 이는 앞으로 보행 네트워크 분석에서 지형적 특성을 반영하고 보다 실질적인 보행자의 움직임을 고려한 보행 네트워크 분석 방법론으로 활용될 것으로 기대된다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권3호
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pp.188-197
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2021
In military operations, an accurate localization system is required to navigate soldiers to their destinations, even in non-GPS environments. The global positioning system is a commonly used localization method, but it is difficult to maintain the robustness of GPS-based localization against jamming of signals. In addition, GPS-based localization cannot provide important terrain information such as obstacles. With the widespread use of embedded sensors, sensor-based pedestrian tracking schemes have become an attractive option. However, because of noisy sensor readings, pedestrian tracking systems using motion sensors have a major drawback in that errors in the estimated displacement accumulate over time. We present a group-based standalone system that creates terrain maps automatically while also locating soldiers in mountainous terrain. The system estimates landmarks using inertial sensors and utilizes split group information to improve the robustness of map construction. The evaluation shows that our system successfully corrected and combined the drift error of the system localization without infrastructure.
음향신호기는 횡단보도에 있는 보행신호등의 정보를 음향과 음성으로 알려주는 장치로써, 시각장애인에게 횡단보도의 이름, 음향신호기의 신호 상태 및 횡단보도의 보행 방향 정보를 제공한다. 시각장애인들은 음향신호기를 편리하게 동작시키기 위하여 358.5MHz 무선 리모컨으로 음향신호기를 동작시키고, 횡단보도를 건너가게 된다. 현재의 음향신호기는 무선 리모컨으로부터 동작 신호 수신만 가능하다. 따라서, 교차로 횡단보도와 같이 다수의 음향신호기가 설치된 교차로에서 기존의 음향신호기는 무선 리모컨의 통신 반경에 있는 음향신호기는 모두 동시에 작동하는 문제점이 있으며, 이는 시각장애인에게 혼란을 줄 수 있다. 본 논문에서는 블루투스를 이용하여 스마트폰으로 동작시킬 수 있는 양방향 통신 지원 BLE 기반 음향신호기를 제안한다. 제안하는 시스템은 상기의 문제점을 극복할 수 있으며, 신호 정보 등을 부가정보를 받을 수 있어, 횡단보도 횡단시 보다 편리하게 이용할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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