본 논문은 분할한 교통 표지판 영역에 대해서 웨이블릿 변환과 형태 정보를 이용한 교통 표지판 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component algorithm에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 분할한다. 그리고 분할된 교통 표지판 영역에 대해서 웨이블릿 변환을 적용하여 얻은 주파수 성분을 기반으로 모멘트, 에지 코렐로 그램, 동심 원형 패턴 정보를 추출한 후, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 실험 결과, 제안한 방법이 다양한 외부 환경이나 변환에 대해서 유효함을 보였다.
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.
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.
자동차가 IT 기술과 융합되면서 편의성과 안전성 그리고 성능이 좋아지고 있다. 이와 관련하여 최근 자동차의 주행시 안전 및 주변 환경과 관련된 정보를 제공하기 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있으며 교통표지판 인식 또한 그 중 하나이다. 교통표지판 인식은 안전 운전에 필요한 중요한 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 연산 시간 감소에 중점을 두어 교통표지판을 탐지하고 판별하는 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 색상 임계값을 이용하여 교통표지판 후보를 분할하고 다각형 근사법을 이용하여 적절한 다각형을 찾는다. 이렇게 찾은 패턴에 대해 SURF와 ORB 알고리즘을 이용하여 데이터베이스와 비교하여 교통표지판을 식별한다.
본 논문은 공사구간에서 사용되고 있는 교통안전표지의 생상과 관련된 문제점 분석 및 해외사례 검토를 바탕으로 공사구간에서 운전자들의 보다 안전한 주행을 도모하기 위해 공사구간 내의 교통안전표지에 형광 주황색을 적용하는 것에 대한 타당성을 평가하고자 한다. 이를 위해, 먼저 현재 공사구간에서 사용되고 있는 교통안전표지의 근본적인 형상과 색상을 검토하였다. 또한 형광 주황색을 이용하여 공사구간 교통안내시설을 제작한 후 실내 육안 평가 및 주행 시뮬레이터를 이용해 형광 주황색 사용의 효과를 측정하였다. 실내 육안 평가 결과, 현재 고속도로에서 사용 중인 황색 바탕의 흑색 글씨 또는 일반국도 등에서 사용 중인 백색 바탕의 적색 글씨로 제작된 공사구간 표지와 비교하였을 때 형광 주황색 바탕에 흑색 글씨로 제작된 안내표지, 예고표지, 갈매기표지 그리고 유도표지가 주목성 측면에서 모두 70% 이상의 선호도를 보이고 있는 것을 확인하였다. 또한 주행 시뮬레이터를 이용한 실험에서는 본 연구에서 제안하는 형광 주황색 바탕, 고속도로에서 사용 중인 황색 바탕, 그리고 일반국도 등에서 사용 중인 백색 바탕의 공사구간 안내표지를 비교하였다. 비교 결과 형광 주황색 바탕의 안내표지가 황색 바탕 안내표지 보다는 15m 전방에서, 그리고 백색 바탕 안내표지보다는 25m 전방에서 인지됨을 확인하였다.
In this paper, an systematic approach is presented, in which the bridge-type traffic sign structure is body out by CSDDA PrePost Processor. There is dead load and wind load that is working on the structure which will make force and moment. Analyzied the stress distribution of the standard form and by changing the shape, compared the safety in terms of deflection and stress (with the standard form) to know the effect of each component in the bridge-type traffic sign structure. The safety of deflection and stress is evaluated by maximum distance/100) and ASIC code respectively. The standard form of bridge-type traffic sign structure is established by two pairs of pillar and two pairs of floor beam. Replaced the links which is consist of flange and screws as the torsion spring and nm our analysis program. By adjusting variable of rigidity modulus of torsion spring, moment between column and beam is controled depending on value of rigidity modulus.
Hong Daehie;Lee Woo-Chang;Chu Baeksuk;Kim Tae-Hyung;Choi Woo Chun
Journal of Mechanical Science and Technology
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제19권6호
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pp.1268-1279
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2005
The current method for pavement sign marking operations is labor-intensive and very dangerous due to the exposure of workers to passing traffic. It also requires blocking traffic for a long period of time resulting serious traffic jam. This paper deals with the development of a robotic system for automating the pavement sign painting operations. The robotic system consists of gantry frame equipped with transverse drive rail and automatic paint spray system. The workspace of the gantry robot is extended to one-lane width with the transverse rail system. This research also includes the development of font data structures that contain the shape information of pavement signs, such as Korean letters, English letters and symbols. The robot path is generated with this font data through the procedures of scaling up/down and partitioning the signs to be painted depending on the workspace size.
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.
The Subject of this research work is to study the driver's vision and eye-movement ch-aracteristics under the diffrent condiction of road traffic and driving. The analysis of this investigation was conducted spatially or temporaly into three parts'eye-mark distribution, viewing-time percentage and fixation duration. This dissertation focuses on analysis of dr-iver's visual characteristics to improve road circumstamces. In this study driver's ch-aracteristics are measured with eye-mark recorder and analyzed statistically The main features of this study are : 1st Duration distribution of fixation point is significant in 87% at 5% of the significant level in Gamma Distribution. The average of fixation duration by road are 0.33sec on streets 0.45sec on Roads and 0.86sec on highways. The average of fixation duration by visual objects are 0.4sec on road surface 0.26sec on road shoulder 0.49sec on traffic sign 0.37sec on warning sign and 0.67sex on gwide sign. 2st Moving anglrs of a fixation point are fit in the Exponential Distribution. The average moving angle is appeared to be 3.85。 on streets 2.81。 on roads 2.73。 on highway and 5 。 on intersecyion. 3st As a result of examining alignment of guide and warning sign in traffic signs cxisting foundation methods are less affected by lane than by apeed of a vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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