선진국의 기본 요건들 중 하나는 잘 정비된 교통인프라라 할 수 있을 것이다. 이러한 교통안전시설에 대해 해외에서는 각종 교통안전시설에 대해 객관적인 상태평가를 기초로 하여 시설을 관리하는 자산관리(Asset Management)측면에서 시설을 관리하고 있는 추세이다. 이 중 도로관련 각종 안전시설은 매우 다양하며, 기능 또한 매우 중요하기 때문에 이들에 대한 설치 규정 및 지침을 제정하고 있다. 그러나 설치기준 및 지침이 있음에도 불구하고, 각 시설이 기준에 부합되게 설치되지 않아 오히려 도로이용자에게 불편함 뿐 아니라, 안전에도 악영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 다양한 도로안전시설 중 도로의 설계(운영)속도 및 기하구조에 따라 설치 간격 및 높이들이 규정화 되어있는 시설에 대해 라인스캔카메라를 이용, 이를 신속하게 측정 가능한 영상분석 모델을 개발하였다. 또한 이를 체계적으로 분석할 수 있는 프로그램을 개발하여 현장에 적용하였으며, 그 결과 매우 정확하게 시설의 크기와 설치간격을 신속하게 측정할 수 있었다.
기존 연구들은 대부분 특정 유형, 시점, 장소를 분석할 수밖에 없기 때문에, 향후 정책 결정 근거로 이용하는데 한계가 있다. 이에 따라, 본 연구는 향후 정책 결정에 도움이 될 수 있도록 지속 가능하며, 신뢰도 높고, 다양한 효과분석 결과를 제시하는 것을 목표로 하였다. 공공데이터인 교통사고분석시스템(TAAS), 교통단속장비 관리업무시스템 (MTS) 데이터를 융합하여 광범위한 분석데이터를 수집하였고, 비교그룹 방법을 이용하여 효과분석하였다. 다양한 분석 결과를 제시하기 위해 교통단속장비의 제한속도 및 교통사고 유형별 사고감소 효과를 분석하였다. 2019년 서울시 신호위반 단속 장비 신규 설치 지점 87개소의 대상으로 분석한 결과 전체 사고 발생, 치명적 사고 발생이 각각 28.53%, 39.44% 감소하여 사고 심각도 개선에 큰 효과를 보였다. 제한속도 30km/h, 50km/h 단속 장비들은 전체사고에 대해 각각 42.23%, 25.85%의 사고 감소율을 보였지만, 사고유형과 법규위반유형별로 상이한 분석 결과를 보였다. 이처럼 단속 장비는 제한 속도별, 교통사고 유형별로 상이한 사고감소 효과를 지니므로 향후 이를 고려한 정책 결정을 통해 교통안전 정책에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
In this paper, we propose a traffic light detection and recognition (TLDR) algorithm in the daytime. The proposed algorithm utilizes the color and shape information for the TLDR. At first, a traffic light is detected and recognized based on its shape information. Then, the color range of the detected traffic light is investigated in HSV color space. The input data of the proposed TLDR algorithm is the color image captured using the black box camera during driving. Our simulations demonstrate that the proposed algorithm can achieve a high detection and recognition performance for the images including traffic lights.
In this study, a traffic light recognition algorithm was implemented and validated for low-speed special purpose vehicles in an urban environment. Real-time image data using a camera and YOLO algorithm were applied. Two methods were presented to increase the accuracy of the traffic light recognition algorithm, and it was confirmed that the second method had the higher accuracy according to the traffic light type. In addition, it was confirmed that the optimal YOLO algorithm was YOLO v5m, which has over 98% mAP values and higher efficiency. In the future, it is thought that the traffic light recognition algorithm can be used as a dual system to secure the platform safety in the traffic information error of C-ITS.
This paper proposes an algorithm to effectively detect the traffic lights and recognize the traffic signals using a monocular camera mounted on the front windshield glass of a vehicle in day time. The algorithm consists of three main parts. The first part is to generate the candidates of a traffic light. After conversion of RGB color model into HSI and YCbCr color spaces, the regions considered as a traffic light are detected. For these regions, edge processing is applied to extract the borders of the traffic light. The second part is to divide the candidates into traffic lights and non-traffic lights using Haar-like features and Adaboost algorithm. The third part is to recognize the signals of the traffic light using a template matching. Experimental results show that the proposed algorithm successfully detects the traffic lights and recognizes the traffic signals in real time in a variety of environments.
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.
CCTV이미지에서 교통정보를 수집하려고 할 때 관측자가 카메라를 움직이면 설치된 검지영역이 손실되고 복원하려고 해도 기계적 오차로인해 어려움을 겪게 된다. 그래서 어안이나 거울을 이용하면 카메라를 움직이지 않아도 된다. 하지만 이러한 상황하에서 가장 큰 문제점은 영상의 왜곡이다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 극복하기 위해 비선형 확산 방정식을 이용한 분할과 이 영역에디포메이션을 적용하여 디블러링 한 후 차량정보 수집을 시도한 결과 이전 결과보다 5% 향상된 결과를 얻었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3100-3116
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2016
With the rapid development of urban traffic system and fast increasing of vehicle numbers, the traditional centralized ways to generate the source-destination shortest path in terms of travel time(the optimal path) encounter several problems, such as high server pressure, low query efficiency, roads state without in-time updating. With the widespread use of smart cameras in the urban traffic and surveillance system, this paper maps the optimal path finding problem in the dynamic road network to the shortest routing problem in the smart camera networks. The proposed distributed optimal path generation algorithm employs the delay routing and caching mechanism. Real-time route update is also presented to adapt to the dynamic road network. The test result shows that this algorithm has advantages in both query time and query packet numbers.
고속도로 주변에 공동주택이 건설되면서 도로소음에 의한 민원이 크게 증가하고 있다. 이러한 민원에 대한 소음대책 방법으로 방음벽이 주로 사용되고 있지만, 공동주택이 고층화 되어감에 따라 방음벽만으로는 대책이 어려운 경우가 자주 발생하고 있다. 이에 따라, 최근에는 방음터널, 저소음포장, 과속 단속카메라 등이 소음대책 방법으로 제안되고 있고, 본 연구에서는 과속 단속카메라의 소음저감효과에 대해 분석하고 평가하였다.
폭설로 인한 도로 미끄러짐과 기온이 0도 이하로 낮아졌을 때, 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 상황(슬립 현상)이 발생하고, 이로 인하여 대형 교통사고로 이어져 인명 물적 손실이 대량으로 발생하기에 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고 딥러닝을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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