• 로봇학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.173-181
• /
• 2011

Recognition of traffic signs helps an unmanned ground vehicle to decide its behavior correctly, and it can reduce traffic accidents. However, low cost traffic sign recognition using a vision sensor is very difficult because the signs are exposed to various illumination conditions. This paper proposes a new approach to solve this problem using an illuminometer which detects the intensity of illumination. Using the intensity of illumination, the recognizer adjusts the parameters for image processing. Therefore, we can reduce the loss of information such as the shape and color of traffic signs. Experimental results show that the proposed method is able to improve the performance of traffic sign recognition in various weather and lighting conditions.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제4권4호
• /
• pp.237-250
• /
• 2015

This paper describes a hardware-oriented algorithm and its conceptual implementation in a real-time speed limit traffic sign detection system on an automotive-oriented field-programmable gate array (FPGA). It solves the training and color dependence problems found in other research, which saw reduced recognition accuracy under unlearned conditions when color has changed. The algorithm is applicable to various platforms, such as color or grayscale cameras, high-resolution (4K) or low-resolution (VGA) cameras, and high-end or low-end FPGAs. It is also robust under various conditions, such as daytime, night time, and on rainy nights, and is adaptable to various countries' speed limit traffic sign systems. The speed limit traffic sign candidates on each grayscale video frame are detected through two simple computational stages using global luminosity and local pixel direction. Pipeline implementation using results-sharing on overlap, application of a RAM-based shift register, and optimization of scan window sizes results in a small but high-performance implementation. The proposed system matches the processing speed requirement for a 60 fps system. The speed limit traffic sign recognition system achieves better than 98% accuracy in detection and recognition, even under difficult conditions such as rainy nights, and is implementable on the low-end, low-cost Xilinx Zynq automotive Z7020 FPGA.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.155-163
• /
• 2012

현재 고속도로 도로표지의 글자 세로규격은 22~60cm로서 다양한 크기로 규정되어 있으나 글자 크기에 대한 산정근거를 찾을 수가 없고 운전자가 도로표지 정보를 정확하게 판독할 수 있는지 확인할 수가 없다. 운전면허시험에서 운전자가 갖추어야 할 시력은 0.5이상으로서 도로표지 글자크기도 운전자 최소시력인 0.5를 기준으로 설계되어져야 한다. 따라서, 최소시력 0.5의 운전자가 현행 도로표지 글자를 아무 문제없이 판독할 수 있는 지 검토가 필요하고 도로표지 글자크기를 결정할 수 있는 방법론 연구가 필요하다. 본 연구는 도로표지 글자 크기를 결정하는 방법론에 관한 연구로서 운전자 시각(시력), 제한속도, 행동판단시간, 편도차로수를 고려하여 시나리오를 설정하고 각 시나리오별 도로표지 글자크기를 결정하여 제시하였다. 고속도로 4차로 및 6차로 고속도로에서 행동판단시간 2.0초와 2.5초를 기준으로 시력 0.5인 운전자가 도로표지 글자를 효율적으로 판독하기 위해서는 글자크기 47 ~ 89cm 정도가 필요한 것으로 분석되었다. 고속도로 도로표지의 기존 글자크기는 운전자 최소시력을 기준으로 볼 때 작아서 판독하기가 어려운 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 방법론은 운전자 시력을 고려함으로써 도로표지 설계시 인적요인을 고려하였다는 점과 도로표지 글자 크기산정에 대한 근거를 제시하였다는데 그 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제14D권7호
• /
• pp.809-818
• /
• 2007

본 논문에서는 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고, 추출된 이미지의 인식을 위해 오류 역전파 학습알고리즘을 적용한 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판의 후보영역을 추출한다. 후보영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 영역을 분할하고, 교통표지판 인식은 학습이 가능한 오류역전파 학습알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험결과 제안된 시스템은 다양한 크기의 입력영상과 조명의 차이에 영향을 받지 않고 후보영역 추출과 인식에 우수한 성능이 입증되었다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
• /
• 한국디자인학회 2003년도 봄 학술발표대회논문집
• /
• pp.240-241
• /
• 2003

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.83-91
• /
• 2017

기존 도로표지의 시인성, 가독성의 문제와 노령운전자의 급격한 증가를 고려할 때 현재 도로표지의 개선의 필요성이 높아지고 있는 상황이다. 본 연구에서는 이러한 상황을 고려하여서 기존의 연구에서 지적된 도로표지 문제점과 선진국의 도로표지를 참고하여 인간공학적 도로표지 개선시안을 제시하였고 이에 대한 설문조사를 시행하였다. 국내 외 도로표지 디자인의 비교분석을 통하여 도로표지의 문제점과 개선점을 파악하고 그 결과를 토대로 하여서 국내실정에 맞는 인간공학적 도로표지를 시안을 개발하였다. 본 연구의 조사결과를 기반으로 우리나라의 다양한 연령층의 운전자들이 목적지를 찾아감에 있어서 도로표지를 참조하여 어려움이 없이 목적지에 도달할 수 있도록 도로표지를 개선하는데 있어서 필요한 토대를 제시할 수 있을 것으로 예상된다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제17B권3호
• /
• pp.207-214
• /
• 2010

본 논문에서는 실제 도로환경의 신호등 및 속도표지판 영역 검출 및 인식 방법을 제안하였다. 밝기정보 및 HIS 컬러모델에기반한 색상정보를 이용하여 신호등을 인식하였다. 또한 HSI 컬러정보로부터 적색강도를 추정함으로써 속도 표지판을 검출하였다. 표지판의 경사여부를 판단하여 시계방향, 반시계방향으로 각각 표지판을 회전시켜 기울기를 보정한 후 인식을 행함으로써 인식률을 제고하였다. 도로환경의 동영상을 대상으로 인식을 행한 결과 신호등과 속도표지판이 혼합된 영상에서도 매우 강건한 인식 결과를 보인다.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
• /
• 제3권1호
• /
• pp.73-79
• /
• 1998

In this paper, a new traffic sign detection algorithm.. and a symbol recognition algorithm are proposed. For traffic sign detection, a dominant color transform is introduced, which serves as a tool of highlighting a dominant primary color, while discarding the other two primary colors. For symbol recognition, the curvilinear shape distribution on a circle centered on the centroid of symbol, called a circular pattern vector, is used as a spatial feature of symbol. The circular pattern vector is invariant to scaling, translation, and rotation. As simulation results, the effectiveness of traffic sign detection and recognition algorithms are confirmed, and it is shown that group of circular patter vectors based on concentric circles is more effective than circular pattern vector of a single circle for a given equivalent number of elements of vectors.

• 대한교통학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.47-55
• /
• 2011

본 연구의 목적은 서로 다른 시력조건하에서 도로명판과 도로표지판에 대한 판독거리와 판독시 안구의 움직임 (응시시간, 응시수)에 대한 측정을 수행하였다. 실험은 실제 도로상황과 유사한 환경을 가진 폐쇄순환도로에서 피실험자가 실제 차량을 운전하면서 실시되었으며, 실험을 위하여 규격에 맞게 제작되어진 도로명판과, 도로 양옆에 위치해 있는 실제 교통표지판 (도로명판, 속도제한 표지판)을 이용하였다. 시력조건은 안경렌즈를 이용하여, 시력이 1.2인 조건과 1.0 그리고 0.8의 조건을 구현하였으며, 각 실험자가 3가지의 시력 조건에 대해 실험을 수행하였다. 시력조건이 1.2 인 경우와 0.8인경우의 판독거리는 유의한 수준의 차이를 보였으며, 응시시간과 응시수는 표지판의 크기가 작은 경우에 시력조건별 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 운전에 있어서 시력 교정의 중요성을 보여주었으며, 운전면허 기준시력을 넘는다고 해도 시력의 정도에 따라 판독거리, 그리고 판독시 안구운동의 효율성에서 차이를 보일 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.188-194
• /
• 2008

본 논문에서는 지능형 자동차의 주행보조 시스템 중의 하나인 교통 표지판 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 잡음, 회전, 크기 등의 변형된 교통 표지판으로부터 기하학적 방법을 이용하여 변형된 정도를 추정하여 교통 표지판 원형으로 보정한다. 그리고 교통 표지판 인식을 위해서 보정된 표지판 영상으로부터 순차적 색기반 군집화(Sequential color-based clustering)에 의한 주의, 규제, 지시, 보조 등의 1차적 분류에 따라서 해당 교통 표지판의 형태 특징인 인식 심벌을 추출한다. 그리고 추출된 인식 심벌에 원형 추척법을 적용하여 교통 표지판 최종 인식 작업을 수행한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 교통 표지판 영상에 잡음, 회전, 크기 등의 임의 변형을 적용하여 다양한 실험 영상을 만들고, 적용한 결과 단일 변형에서는 95%, 혼합 변형에서는 93% 이상의 인식률을 보인다.