Journal of information and communication convergence engineering
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제10권4호
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pp.378-383
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2012
This paper presents the implementation of an automatic road sign recognizer for an intelligent transport system. In this system, lists of road signs are processed with actions such as line segmentation, single sign segmentation, and storing an artificial sign in the database. The process of taking the video stream and extracting the road sign and storing in the database is called the road sign recognition. This paper presents a study on recognizing traffic sign patterns using a segmentation technique for the efficiency and the speed of the system. The image is converted from one scale to another scale such as RGB to grayscale or grayscale to binary. The images are pre-processed with several image processing techniques, such as threshold techniques, Gaussian filters, Canny edge detection, and the contour technique.
Road sign is an important street furniture that gives some information such as road conditions, driving direction and condition for a driver. Thus, road sign is a major target of image recognition for self-driving car, ADAS(autonomous vehicle and intelligent driver assistance systems), and ITS(intelligent transport systems). In this paper, an enhanced road sign recognition system is proposed for MMS(Mobile Mapping System) using the single camera and GPS. For the proposed system, first, a road sign recognition scheme is proposed. this scheme is composed of detection and classification step. In the detection step, object candidate regions are extracted in image frames using hybrid road sign detection scheme that is based on color and shape features of road signs. And, in the classification step, the area of candidate regions and road sign template are compared. Second, a Geo-marking scheme for geo-content that is consist of road sign image and coordinate value is proposed. If the serious situation such as car accident is happened, this scheme can protect geographical information of road sign against illegal users. By experiments with test video set, in the three parts that are road sign recognition, coordinate value estimation and geo-marking, it is confirmed that proposed schemes can be used for MMS in commercial area.
PURPOSES : This research is to analyze the influence in terms of misreading rate and legibility time for drivers when condensation occurs on the road signs. METHODS : In this research, the dew occurred road signs provided to drivers to measure legibility time and misreading rate to compare with normal road sign. In order to identify the difference of legibility time between normal road sign and dew occurred road sign, the T-test and ANOVA test were used. And the vision system was used to recognize the region of dew occurrence on the road sign, then the brightness of dew occurrence region on the road sign was changed to check the misreading rate of drivers according to the change rate of brightness. RESULTS : The legibility times were measured 2.65s for normal road sign and 4.08s for dew occurrence road sign and misreading rates were measured 2.8% for normal road sign, 21.7% for dew occurrence road sign.
도로표지는 도로이용자의 편의제공을 목적으로 설치된 도로부속시설물 중의 하나이다. 도로표지의 타 시설물과 차이점은 관련규정에 의거한 표지 위치정보의 설정과 표지내 안내지명, 노선번호, 상징그림, 방위표기, 이정거리 등 다양한 속성정보를 포함하고 있어 정보화에 상대적으로 유리하다는 장점이 있다. 현재, 전국의 각급 도로상에 13만 여개의 도로표지가 설치되어 있으며, 280여개의 도로관리청이 각각 독립적으로 도로표지를 관리해 오고 있으나, 일관성, 시인성, 연계성, 위치적합성 등이 결여된 채 비효율적으로 관리되어 왔다. 이는 도로이용자로 하여금 많은 민원사항을 발생시키고 편의제공보다는 오히려 혼돈을 야기시킨 주요 원인으로 작용하였다. 이에 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 전국 도로표지에 대한 정보를 DB화하여 Web GIS 기반의 도로표지 관리시스템을 구축하였다. 본 연구에서 개발된 시스템에서는 도로표지 담당자 및 이용자들의 요구사항을 고려하여 시스템 설계에 반영하였으며, 본 시스템은 관리자측면에서의 업무 효율성 증진은 물론 대국민 도로표지 불편사항을 효과적으로 개선할 수 있을 것이다.
PURPOSES: This study is to develop a road traffic sign recognition and automatic positioning for road facility management. METHODS: In this study, we installed the GPS, IMU, DMI, camera, laser sensor on the van and surveyed the car position, fore-sight image, point cloud of traffic signs. To insert automatic position of traffic sign, the automatic traffic sign recognition S/W developed and it can log the traffic sign type and approximate position, this study suggests a methodology to transform the laser point-cloud to the map coordinate system with the 3D axis rotation algorithm. RESULTS: Result show that on a clear day, traffic sign recognition ratio is 92.98%, and on cloudy day recognition ratio is 80.58%. To insert exact traffic sign position. This study examined the point difference with the road surveying results. The result RMSE is 0.227m and average is 1.51m which is the GPS positioning error. Including these error we can insert the traffic sign position within 1.51m CONCLUSIONS: As a result of this study, we can automatically survey the traffic sign type, position data of the traffic sign position error and analysis the road safety, speed limit consistency, which can be used in traffic sign DB.
The road sign in dynamic traffic system is an important element which affects on human cognitive performance on driving. Web-based vision system simulator was developed to examine the cognition time of the road sign in dynamic environment. This experiment the cognition time of the road sign in dynamic environment. This experiment was designed in with-subject design with two factors: vehicle speed and the amount of information of the traffic sign. It measured the cognition time of the road sign through two evaluation methods: the subjective test with vision system simulator and computational cognitive model. In these two evaluations of human cognitive performance under the dynamic traffic environment, it demonstrated that subject's cognition time was affected by both the amount of information of traffic sign and driving speed.
도로상에서 운전자에게 길안내 역할을 하는 도로표지는 운전자가 자신이 원하는 목적지를 쉽고 정확하게 찾을 수 있도록 설계되고 설치되어야 하며, 이는 도로이용자의 도로이용 효율성 및 교통 안전성 향상을 위해 충분히 고려되어야 한다. 현재 우리나라에서 사용하고 있는 도로표지 경로안내방식은 점개념 안내방식이며, 도시부에서는 부분적으로 선개념 안내방식을 도입하고 있으나 안내지명 선정방법에 대한 기준이 미흡하고, 도로의 기능별 안내지명선정 및 지역적 특성을 감안한 안내지명 선정에 대한 구체적인 기준이 없어 안내지명간의 전체적인 연계성이 결여되는 문제점이 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 현 도로표지규정집에서 규정하고 있는 도로표지 안내지명 선정기준을 재검토하여 특정 구간(지역)에서의 안내지명 선정방법 및 연계성을 확보하는 과정에서 발생할 수 있는 문제점을 다각적으로 분석해 보고, 도로의 기능별 및 지역적 특성을 감안한 안내지면 선정방법을 도출하는 것을 목적으로 한다.
MMS(Mobile Mapping System) generates a efficient image data for mapping and facility management. However, this image data of MMS has many difficulties in a practical use because of huge data volume. Therefore the important information likes road sign post must be extracted from huge MMS image data. In Korea, there is the HMS(Highway Management System) to manage a national road that acquire the line and condition of road from the MMS images. In the HMS each road sign information is manually inputted by the keyboard from moving MMS. This manually passive input way generate the error like inaccurate position, mistaking input in this research we developed the automatic road sign identifying technique using the image processing and the direct geo-referencing by GPS/INS data. This development brings not only good flexibility for field operations, also efficient data processing in HMS.
도로표지 안내지명은 운전자의 경로안내를 목적으로 도로표지에 사용되는 행정구역명, 시설물명, 도로명 등을 말하며, 도로표지 간의 연계성 확보를 위하여 안내지명의 선정방법과 공간적 영향권에 대한 기준 설정이 매우 중요하다. 하지만 도시부 주요시설물에 대한 도로표지 안내지명의 공간적 영향권 기준이 제대로 설정되어 있지 않아 주요 시설물의 신규건립 또는 이전으로 인한 해당 주변 도로표지들의 신규 설치 및 안내지명 정비 범위를 정하기가 어려운 실정이다. 또한 정부 3.0의 빅데이터 활용이라는 측면에서도 현재 운영 중인 도로표지관리시스템 데이터베이스의 적극적인 활용이 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 도시 규모에 따른 도로표지 안내지명의 공간적 영향권 기준을 설정하기 위하여 기존의 통상적인 설문조사 방법이 아닌 도로표지관리시스템 데이터베이스 기반의 공간적 영향권 기준 설정 방법론을 제안하였다. 도로표지 안내지명의 이용 빈도가 가장 높은 "시청"이라는 주요시설물을 이용하여 전국 84개 도시를 대상으로 해당 안내지명의 공간적 영향권 기준을 제시하였다.
This paper proposes a gradation image processing method for the development of a Road Sign Recognition Platform (RReP), which aims to facilitate the rapid and accurate management and surveying of approximately 160,000 road signs installed along the highways, national roadways, and local roads in the cities, districts (gun), and provinces (do) of Korea. RReP is based on GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument), and lasers, and uses an imagery information collection/classification module to allow the automatic recognition of signs, the collection of shapes, pole locations, and sign-type data, and the creation of road sign registers, by extracting basic data related to the shape and sign content, and automated database design. Image division and merging, which were applied in this study, produce superior results compared with local binarization method in terms of speed. At the results, larger texts area were found in images, the accuracy of text recognition was improved when images had been gradated. Multi-threshold values of natural scene images are used to improve the extraction rate of texts and figures based on pattern recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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