• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권4호
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• pp.248-253
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• 2008

In this paper, a novel vehicle detection algorithm is proposed that utilizes the color histogram of the image. The color histogram is used to search the image for regions with shadow, block symmetry, and block non-homogeneity, thereby detecting the vehicle region. First, an integral histogram of the input image is computed to decrease the amount of required computation time for the block color histograms. Then, shadow detection is performed and the block symmetry and block non-homogeneity are checked in a cascade manner to detect the vehicle in the image. Finally, the proposed scheme is applied to both still images taken in a parking lot and an on-road video sequence to demonstrate its effectiveness.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권6호
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• pp.2126-2133
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• 2014

We present a scalable object tracking framework, which is capable of removing shadows and tracking the people. The framework consists of background subtraction, fuzzy based shadow removal and boundary tracking algorithm. This work proposes a general-purpose method that combines statistical assumptions with the object-level knowledge of moving objects, apparent objects, and shadows acquired in the processing of the previous frames. Pixels belonging to moving objects and shadows are processed differently in order to supply an object-based selective update. Experimental results demonstrate that the proposed method is able to track the object boundaries under significant shadows with noise and background clutter.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.176-190
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• 2002

차량이 증가함에 따라 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)과 같은 체계가 요구된다. 본 논문에서는 전방의 상황을 운전자에게 알려 주기 위한 기본과정으로 연속된 컬러 영상으로부터 영상처리만을 이용하여 전방의 차량과 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 도로 전방의 상황은 차량이 많다고 하더라도 도로의 영역이 많은 부분을 차지하고 있으며, 차량이 있는 경우에 차량의 하단에 그림자와 같이 어두운 영역이 존재하는 점을 이용하여 전방의 차량을 검출한다. 그리고 차선은 그림자 영역의 반대 특징으로 횐색계열이라는 점을 이용하여 차선 정보를 추출한다. 이 방법은 도로가 혼잡하거나 도로상에 방향 표시가 있는 경우에도 좋은 결과를 보인다. 차량과 차선을 검출하는데는 HSV 컬러 모델에서 태도 성분과 명도 성분을 이용하여 후보점을 검출하고, 차량과 타선의 영역을 검출하며 에지 정보를 이용하여 차량의 영역을 결정한다. 그리고 검출된 차량 영역이 이전 프레임의 차량 영역과 같은 차량인지 알기 위해서는 HSV 성분과 위치 정보의 통계적 특징을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 및 차선 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.225-227
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• 1995

An object detection algorithm using a modified IDM(Image Differential Method) is proposed for detecting an object in a level crossing area. The conventional object detection method using LASER light has the deadzone that it cannot detect small objects, while the object detection method using image data in a level crossing area can detect such small objects. But the image data in a level crossing area can be changeable easily because the data is outdoor and sensitive to such surrounding environments as the change of the sun beam, the shadow of cars, and so on. So we resolve these problems by adding the normalization and the process for shadow of the image data in a level crossing area to the basic IDM(Image Differential Method).

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권1호
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• pp.9-18
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• 2017

Ubiquitous computing is a novel paradigm that is rapidly gaining in the scenario of wireless communications and telecommunications for realizing smart world. As rapid development of sensor technology, smart sensor system becomes more popular in automobile or vehicle. In this study, a new vehicle detection mechanism in real-time for blind spot area is proposed based on imaging sensors. To determine the position of other vehicles on the road is important for operation of driver assistance systems (DASs) to increase driving safety. As the result, blind spot detection of vehicles is addressed using an automobile detection algorithm for blind spots. The proposed vehicle verification utilizes the height and angle of a rear-looking vehicle mounted camera. Candidate vehicle information is extracted using adaptive shadow detection based on brightness values of an image of a vehicle area. The vehicle is verified using a training set with Haar-like features of candidate vehicles. Using these processes, moving vehicles can be detected in blind spots. The detection ratio of true vehicles was 91.1% in blind spots based on various experimental results.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.959-962
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• 1998

In this paper, we propose an efficient vehicle detection and classification algorithm for an electronic toll collection, which is based on shadow robust vehicle presence test. In order to improve the performance of vehicle presence test, we use correlation coefficients between wavelet transformed input and reference images, which takes advanage of textural similarity. We compare the performance of the vehicle presence test with those of some conventional approaches that use variance of frame difference. Experimental results from field test show that the proposed vehicl detection and classification algorithm performs well even under abrupt intensity change due to the characteristics of sensor and occurrence of shadow.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권11호
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• pp.610-620
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• 2003

다양한 그림자는 비젼 기반 차량 검출에서 오류를 발생시키는 주요 원인이다. 본 논문에서는 노면 표시 기반 방법과 배경 빼기 및 에지(BS & Edge) 방법이라는 두 가지 방안을 차량 검출과 그림자 제거를 위해 제안하였다. 노변의 지형 지물들로 인해서 발생하는 그림자의 영향이 크게 증가하는 상황에서의 실험을 통해서 96% 이상의 차량 검출 정확도를 나타냄을 확인하였다. 전술한 두 가지 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통 파라미터를 추출하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5436-5458
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• 2017

Automatic Video Surveillance System (AVSS) has become important to computer vision researchers as crime has increased in the twenty-first century. As a new branch of AVSS, baggage detection has a wide area of security applications. Some of them are, detecting baggage in baggage restricted super shop, detecting unclaimed baggage in public space etc. However, in this paper, a detection & classification framework of baggage is proposed. Initially, background subtraction is performed instead of sliding window approach to speed up the system and HSI model is used to deal with different illumination conditions. Then, a model is introduced to overcome shadow effect. Then, occlusion of objects is detected using proposed mirroring algorithm to track individual objects. Extraction of rotational signal descriptor (SP-RSD-HOG) with support plane from Region of Interest (ROI) add rotation invariance nature in HOG. Finally, dynamic human body parameter setting approach enables the system to detect & classify single or multiple pieces of carried baggage even if some portions of human are absent. In baggage detection, a strong classifier is generated by boosting similarity measure based multi layer Support Vector Machine (SVM)s into HOG based SVM. This boosting technique has been used to deal with various texture patterns of baggage. Experimental results have discovered the system satisfactorily accurate and faster comparative to other alternatives.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제19권4호
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• pp.341-348
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• 2016

미세조류는 대체에너지를 위한 생물자원 중 하나로 다양한 분야에서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 미세조류의 상태를 분석하기 위한 방법으로는 계수법, 스크리닝법, 응집법 등이 사용되고 있는데, 이 중 응집법은 적조 제거제 연구, 미세조류 자원화 연구 등에 효과적으로 이용되고 있다. 미세조류의 응집 상태 분석에는 현재 분광광도법이 주로 사용되고 있는데, 이는 미세조류의 응집 상태를 광학밀도 계측을 통해 분석하는 방법으로 미세조류 계수법에 비해 소요되는 분석 시간은 작지만, 측정 결과의 오차가 상대적으로 큰 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위해서 렌즈프리 그림자 이미징 기술을 이용하여 미세조류의 응집 현상을 실시간으로 분석하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 렌즈프리 그림자 이미지를 이용하여 단일 미세조류의 측정과 응집 미세조류 측정이 동시에 가능함을 현미경 이미지와의 비교를 통해 입증하였다. 또한, 해당 기술을 기반으로 미세조류의 응집 현상을 정량적으로 분석할 수 있는 세 가지의 그림자 파라미터(플록들의 개수, 플록들의 유효면적 및 최대크기 플록의 면적)를 제안하였다. 각 파라미터의 유효성은 응집 효율이 다른 응집제를 이용한 실험을 통해 시간에 따른 미세조류의 응집상태를 실시간으로 분석하여 입증할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_3호
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• pp.1197-1213
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• 2017

본 연구는 KOMPSAT-3 위성영상의 도심지역에 나타나는 그림자 영역을 보정하기 위하여 실시되었다. 이를 위하여, 인공구조물에 의해 나타나는 그림자 영역에 대한 특성을 분석하여 그림자 영역을 본그림자와 반그림자로 구분하였으며, 각각의 영역을 정확하게 탐지하여 오분류의 가능성을 줄이기 위한 방법을 제시하였다. 또한 본그림자 영역으로부터 반그림자 영역과 비그림자 영역을 각각 탐지하였으며, 선형상관보정방법과 과보정 저감계수를 적용하여 탐지된 그림자 영역에 대한 보정을 수행하였다. 그 결과 시각적으로 자연스러운 보정된 영상을 획득할 수 있었으며, 프로파일 분석을 통하여 정량적으로도 그림자 영역이 효과적으로 보정됨을 확인하였다.