• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.491-493
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• 2011

Traffic sign detection is the domain of automatic driver assistant systems. There are literatures for traffic sign detection using color information, however, color-based method contains ill-posed condition and to extract the region of interest is difficult. In our work, we propose a method for traffic sign detection using k-means clustering method, back-propagation neural network, and projection histogram features that yields the robustness for ill-posed condition. Using the color information of traffic signs enables k-means algorithm to cluster the region of interest for the detection efficiently. In each step of clustering, a cluster is verified by the neural network so that the cluster exactly represents the location of a traffic sign. Proposed method is practical, and yields robustness for the unexpected region of interest or for multiple detections.

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

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

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.105-110
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• 2022

교통 표지 인식은 교통 관련 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 교통 표지 인식 및 분류 시스템은 교통안전, 교통 모니터링, 자율주행 서비스 및 자율주행 차의 핵심 구성 요소이다. 휴대용 장치에 적용할 수 있는 경량 모델은 설계 의제의 필수 측면이다. 우리는 교통 표지 인식 시스템을 위한 잔여 블록이 있는 경량 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터에서 매우 경쟁력 있는 결과를 보여준다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.41-51
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• 2010

차량 운전자 지원을 위한 연구에서 도로상에 위치한 교통 표지판은 운전자에게 아주 중요한 정보임에 틀림없다. 따라서 주행중인 차량에서 획득한 영상으로부터 실시간으로 교통 표지판을 검출하여 운전자에게 그 정보를 제공한다면 안전운전에 큰 도움이 될 것이다. 하지만 주행중인 차량으로부터 획득한 영상에는 차량과 노면의 진동에 의해 획득된 영상에 흐림 현상이 발생하고 또한 노이즈들이 포함되어 있어 정확한 표지판 검출이 어려운 문제점이 있다. 게다가 영상획득을 위한 촬영 각도나 날씨 등에 의해 교통 표지판의 고유한 색상과 모양이 서로 다르게 표현되는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 도로 환경과 같은 다양한 조도 변화가 포함된 교통 표지판 영상들로부터 고유색상 정보를 분석하고 HSI 고유칼라 모델을 생성하고 이를 이용하여 교통 표지판의 후보 영역을 검출한다. 그리고 모양정보 분석을 위해 교통 표지판의 고유한 형태학적 정보를 표현할 수 있는 불변 모멘트 특징정보를 추출하여 SVM을 통해 최종 교통 표지판 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 교통 표지판 검출율은 91%, 그리고 프레임당 처리 시간은 0.38초이며, 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 안내 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.516-517
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• 2015

The automatic traffic sign detection and recognition has been one of the highly researched and an important component of advanced driver assistance systems (ADAS). They are designed especially to warn the drivers of imminent dangers such as sharp curves, under construction zone, etc. This paper presents a traffic sign recognition (TSR) system using morphological operations and multiple descriptors. The TSR system is realized in three stages: segmentation, shape classification and recognition stage. The system is designed to attain maximum accuracy at the segmentation stage with the inclusion of morphological operations and boost the computation time at the shape classification stage using MB-LBP descriptor. The proposed system is tested on the German traffic sign recognition benchmark (GTSRB) and on Korean traffic sign dataset.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.63-72
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• 2007

교통 표지판은 먼거리에서도 교통 표지라는 것을 쉽게 판별하여 단시간 내에 그 내용을 파악할 수 있어야 한다. 교통 표지판의 도로의 안전 주행에 있어 아주 중요한 객체로 도로 상의 다른 그 무엇보다도 먼저 인간의 시선을 잡아끌어야 한다. 이에 본 논문에서는 인간의 도로 상의 어떤 물체보다도 교통 표지판에 가장 먼저 시선을 집중한다는 가정하에 주의 모듈(Attention Module)을 사용하여 교통 표지판 영역을 추출하는 시스템을 제안하고자 한다. 특히 본 논문에서는 인간의 대상(object)인식과정, 특히 색상처리과정에서 어떠한 특징들이 사용되어지는지를 기존의 정신물리학적, 생리학적 실험결과를 통해 분석하였고, 이 분석결과를 통해 얻어진 특징들을 사용하여 교통 표지판 영역을 추출하였다. 실제 도로위에서 찍은 실영상을 대상으로 실험하였으며, 실험을 통하여 평균 97.8%의 탐지율을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1630-1636
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• 2022

현재 교통 표지판 인식 기법들은 다양한 날씨, 빛의 변화 등과 같은 외부환경 뿐만 아니라 교통 표지판이 일부 훼손된 경우에는 인식 성능이 저하되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 홉필드 네트워크와 퍼지 Max-Min 신경망을 이용하여 손상된 교통 표지판의 인식 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 교통 표지판에서 특징들을 분석한 후, 그 특징들을 학습 패턴으로 구성하여 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 1차적으로 교통 표지판의 특징을 분류한다. 1차적 분류된 특징이 있는 학습 영상들을 홉필드 네트워크에 적용하여 손상된 특징을 복원한다. 홉필드 네트워크를 적용하여 복원된 교통 표지판의 특징들을 다시 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 최종적으로 손상된 교통 표지판을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 손상된 정도가 다른 다양한 교통 표지판 8개를 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 퍼지 Max-Min 신경망에 비해 평균적으로 38.76%의 분류 성능이 개선되었다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.312-322
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• 2012

The paper presents an approach for recognizing the broken area of the traffic signs. The method is based on the Recognition System for Traffic Signs (RSTS). This paper describes an approach to using the location histogram matching for the broken traffic signs recognition, after the general process of the image detection and image categorization. The recognition proceeds by using the SIFT matching to adjust the acquired image to a standard position, then the histogram bin will be compared preprocessed image with reference image, and finally output the location and percents value of the broken area. And between the processing, some preprocessing like the blurring is added in the paper to improve the performance. And after the reorganization, the program can operate with the GPS for traffic signs maintenance. Experimental results verified that our scheme have a relatively high recognition rate and a good performance in general situation.