This paper describes a vision-based method that effectively recognize a traffic light. The method consists of two steps of traffic light detection and discrimination. Many related studies have used color information to detect traffic light, but color information is not robust to the varying illumination environment. This paper proposes a new method of traffic light detection based on intensity and saturation. When a traffic light is turned on, the light region usually shows values with high saturation and high intensity. However, when the light region is oversaturated, the region shows values of low saturation and high intensity. So this study proposes a method to be able to detect a traffic light under these conditions. After detecting a traffic light, it estimates the size of the body region including the traffic light and extracts the body region. The body region is compared with five models which represent specific traffic signals, then the region is discriminated as one of the five models or rejected as none of them. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 97.2%, the recall of 95.8%, and correct recognition rate of 94.3%. These results shows that the proposed method is effective.
현재 교통약자(장애인, 고령자, 어린이 등)의 보행 속도는 일반인 보다 느려, 기존 신호등의 제한된 시간 동안 안전하게 횡단이 불가능하다. 단지 기존의 보행신호등의 시간을 늘려 해결할 수 있지만 교통약자의 구분 없이 신호 대기 시간만 늘리면 신호등의 효율성이 떨어진다. 본 논문은 스마트 보행신호 등과 보행자의 스마트기기 연동 메커니즘을 제안하고, 이를 통해 교통약자와 일반인을 구분하여 교통약자에게 추가 보행 시간을 제공으로 교통체증을 최소화 하고자 한다. 스마트 보행신호등은 사물인터넷(IOT) 기술을 활용하여 교통약자를 식별하는 교통약자 중심의 보행신호등 메커니즘이다. 또한 시뮬레이션 기법을 통한 효율적 스마트 보행신호등 메커니즘 구축에 필요한 Data를 추출하고 스마트 보행신호등의 효율성 확인을 위해 가상의 시뮬레이션 환경에서 여러 종류의 신호등을 구축하여 인원 증가에 따른 신호대기시간 비교 분석 통해 효율적 시간을 검증한다.
This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.
The color of traffic light is sensitive to various illumination conditions. Especially it loses the hue information when oversaturation happens on the lighting area. This paper proposes a traffic light recognition method robust to these illumination variations. The method consists of two steps of traffic light detection and recognition. It just uses the intensity and saturation in the first step of traffic light detection. It delays the use of hue information until it reaches to the second step of recognizing the signal of traffic light. We utilized a deep learning technique in the second step. We designed a deep convolutional neural network(DCNN) which is composed of three convolutional networks and two fully connected networks. 12 video clips were used to evaluate the performance of the proposed method. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 93.9%, the recall of 91.6%, and the recognition accuracy of 89.4%. Considering that the maximum distance between the camera and traffic lights is 70m, the results shows that the proposed method is effective.
In this paper, a robust traffic light detection method is proposed by using vision sensor and DGPS(Difference Global Positioning System). The conventional vision-based detection methods are very sensitive to illumination change, for instance, low visibility at night time or highly reflection by bright light. To solve these limitations in visual sensor, DGPS is incorporated to determine the location and shape of traffic lights which are available from traffic light database. Furthermore the geometric relationship between traffic light and vision sensor is used to locate the traffic light in the image by using DGPS information. The empirical results show that the proposed method improves by 51% in detection rate for night time with marginal improvement in daytime environment.
It is necessary to develop an LED traffic light lens having a snow removal function capable of clearly providing a traffic signal to the driver even when a traffic light is blurred due to heavy snow and wind in the winter season. This study is focused on the research and development of the traffic light lens in the process of developing the LED traffic light with the snow removal function. In the developed traffic light lens, instead of attaching the film heater, the coated nichrome wire was wound into a coil shape and inserted directly into the groove in the lens. The developed heater system facilitates the insertion of the heating wire with high elasticity into a curved lens and can provide a sufficient heat without deformation of the PC lens. The proposed traffic lights were tested in various external environments and the test results showed that complete snow removal is possible without tunnel effect.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권2호
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pp.251-257
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2003
In this paper, we wish to construct a optimal traffic cycle using wire remote control. if police vehicle or ambulance suddenly enter the traffic Intersection, it will increase the traffic accident. In this paper, wireless traffic light use the radio traffic control signal and research about the hardware manufacture to check special detectors on urgency vehicles may safety and rapidly enter traffic intersection. Also, this paper present a traffic signal control conditions that analyzes different traffic intersection flows in cases of saturated flows, where the real traffic volume demand is large and the capacity constraints of bottlenecks have significant effects on the flow patterns. Through computer simulation this wireless traffic light has been proven to be much more safety and efficient than fixed traffic signal light which does not consider emergency vehicles for safety escort.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.365-370
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2004
In this paper, we wish to construct a optimal traffic cycle using wire remote control. if police vehicle or ambulance suddenly enter the traffic intersection, it will increase the traffic accident. In this paper, wireless traffic light use the radio traffic control signal and research about the hardware manufacture to check special detectors on urgency vehicles may safety and rapidly enter traffic intersection. Also, this paper present a traffic signal control conditions that analyzes different traffic intersection flows in cases of saturated flows, where the real traffic volume demand is large and the capacity constraints of bottlenecks have significant effects on the flow patterns. Through computer simulation this wireless traffic light has been proven to be much more safety and efficient than fixed traffic signal light which does not considering emergency vehicles for safety escort.
본 연구는 입력 영상에서 교통 신호등을 검출하고, 신호등의 색상을 인식하며, 신호를 판별하여 무인 자율주행 차량이나 ITS(Intelligent Transportation System)에 적용할 수 있는 신호등 색상 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 교통신호등을 검출하기 위해 CEA(Canny Edge Algorithm)를 이용하여 외곽선을 추출하였고, 신호등의 색상을 인식하고 정확도를 높이기 위하여 HCT(Hough Circle Transform)를 적용하였다. 제안된 방법으로 주행도로상에서 획득한 스트림 영상에 적용한 결과, 우수한 신호등 색상 인식률을 확인할 수 있었다. 특히 입력영상에서 신호등이 존재할만한 ROI(Region Of Interest)로 구분하여 연산시간을 줄일 수 있었고, 신호등과 유사한 영역이라도 원이 검출되지 않거나 HSV 공간에서 V값이 낮아 후보영역에서 탈락시킴으로써 인식률의 정확도를 높일 수 있었다.
제한된 도로에 급증하는 자동차로 인해서, 기존의 교통신호등은 최적주기기능을 상실하였다 기존의 교통신호등은 승용차 환산계수, 옵셋, 교차로 길이 등을 고려하지 않았으므로 기존 신호등의 30∼45%가 교통현시와 일치하지 않는다. 본 논문에서는 기존 교통신호등의 단점을 알아보고, 퍼지 규칙을 이용하여 교차로에서의 평균주행속도와 평균대기시간을 개선한다. 뿐만 아니라, 인터넷을 이용해서 위험한 도로, 공사 중인 도로 및 최적의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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