Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.8
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pp.719-724
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2012
A traffic detection system is a device that collects traffic information around an intersection. Most existing traffic detection systems provide very limited traffic information for signal control due to the restriction of vehicle detection area. A signal control scheme determines the transition among signal phases and the time that a phase lasts for. However, the existing signal control scheme do not resolve the traffic congestion effectively since they use restricted traffic information. In this paper, a new traffic detection system with a zone division signal control scheme is proposed to provide correct and detail traffic information and decrease the vehicle's waiting time at the intersection. The traffic detection system obtains traffic information in a way of vehicle-to-roadside communication between vehicles and sensor network. A new signal control scheme is built to exploit the sufficient traffic information provided by the proposed traffic detection system efficiently. Simulation results show that the proposed signal control scheme has 121 % and 56 % lower waiting time and delay time of vehicles at an intersection than other fuzzy signal control scheme.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.4
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pp.360-366
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2005
In the past, when there were few vehicles on the road, the T.O.D.(Time of Day) traffic signal worked very well. The T.O.D. signal operates on a preset signal cycling which cycles on the basis of the average number of average passenger cars in the memory device of an electric signal unit. Now days, with increasing many vehicles on restricted roads, the conventional traffic light creates startup-delay time and end-lag-time. The conventional traffic light loses the function of optimal cycle. And so, $30-45\%$ of conventional traffic cycle is not matched to the present traffic cycle. In this paper we proposes electro sensitive traffic light using fuzzy look up table method which will reduce the average vehicle waiting time and improve average vehicle speed. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering passing vehicle length for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which doesn't consider vehicle length.
The advancement of technology for image processing and communications makes it possible for current traffic signal controllers and vehicle detection technology to make both emergency vehicle preemption and transit priority strategies as a part of integrated system. Present]y traffic signal control in crosswalk is controlled by fixed signals. The signal control keeps regular signals traffic even with no traffic, when there is traffic, should wait until the signal is given. Waiting time causes the risk of traffic accidents and traffic congestion in accordance with signal violation. To help reduce the risk of accidents and congestion, this paper explains traffic signal control system for the adaptive priority order so that signal may be preferentially given in accordance with the situation of site through the object detect images.
Kim, Eun Y.;Jang, Joong S.;Oh, Bong S.;Park, Sang C.
Journal of Applied Reliability
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v.18
no.2
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pp.153-160
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2018
Purpose: A traffic signal controller needs to control and coordinate to ensure that traffic and pedestrians move as smoothly as possible. Since a traffic signal controller has a significant impact on the safety of vehicles and pedestrians, it is important to monitor the failure and deterioration of the traffic signal controller. The purpose of this paper is to propose an IoT (Internet of Things)-based monitoring system for a traffic signal controller. Methods: Every traffic signal controller has a nominal system trajectory specified when it is deployed. The proposed IoT-based monitoring system collects the system trajectory information through real-time monitoring. By comparing the nominal system trajectory and the monitored system trajectory, we are able to detect the failure and deterioration of the traffic signal controller. Conclusion: The proposed IoT-based monitoring system can contribute to the safety of vehicles and pedestrians by maximizing the availability of a traffic signal controller.
Objective: This study examined two traffic signals with a countdown indicator in terms of driver's reaction time and subjective satisfaction score and their performance was compared with a standard traffic signal in driving simulation. Background: Dilemma zone is created when a traffic light changes at intersections. It often pushes drivers to rush in urgent and premature decision making whether to go or stop and thus induces unnecessary mental load among drivers, which may lead to sudden conflicts with following vehicles at intersections. Method: Forty college students (male: 20, female: 20) participated in this driving simulation study. Three traffic signals were employed: (1) standard traffic signal; (2) countdown-separated signal; and (3) countdown-overlaid signal. The countdown-separated and countdown-overlaid signals were designed to inform drivers of the remaining time of a green light before tuning to an amber light. Reaction times (sec) and satisfaction scores (7-point scale) for the two signals with a countdown indicator were compared with those for the standard traffic signal. Results: Reaction times of the countdown-separated (0.49 sec) and countdown-overlaid (0.43 sec) signals were significantly shorter than that of the standard signal (0.67 sec). Satisfaction scores of the countdown-separated (5.3 point) and countdown-overlaid (5.6 point) signals were greater than that of the standard signal (3.8 point). Lastly, the countdown-overlaid signal showed better performance than the countdown-separated signal, but their differences in reaction time (0.06 sec) and satisfaction score (0.3 point) were small. Conclusion: Traffic signals with a countdown indicator can improve drivers' reaction time and satisfaction score than the standard traffic signal. Application: Traffic signals with a countdown indicator will be useful for reducing the length of dilemma zone at intersections, by allowing drivers to predict the remaining time of a green light.
In this paper, we presents the algorithm which is to recognize the traffic sign on the road the traffic signal in a video image for autonomous navigation. First, the rocognition of traffic sign on the road can be detected using boundary point estimation form some scan-lines within the lane deducted. For this algorithm, index matrix method is used to detemine what sign is. Then, the traffic signal recognition is performed by usign the window minified by several scan-lines which position may be expected. For this algoritm, line profile concept is adopted.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.6
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pp.559-565
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2016
For the purpose of the research, it is analyze the influence traffic Signal Progression on a CBD by expansion of Permissive Left-Turn on the advanced traffic management system program compared with traffic response control For this, divided a average distance between intersections, a traffic network on five district in four city. As the result, Volume of the traffic management system on a advanced traffic management system program compared with traffic response control is effective in traffic signal cycle 160sec 286car per lane, in 140sec 308car, 120sec 264car. As well, for a traffic network as the length of a traffic network 2.0~3.0km, under 2.0km, all of traffic signal cycle(160sec, 140sec, 120sec) a passing band and stop is more effective. But the traffic management system on traffic response control compared with the traffic management system on a advanced traffic management system program is effective in the length of a traffic network over 5.0km. For the efficiency of traffic signal system manage, it should be runned the traffic management system on traffic response control in addition to the traffic management system on a advanced traffic management system program on CBD. As the result of simulation the business in chungju-si, the travel speed of the traffic management system on a advanced traffic management system program is 41.2km/h and the travel speed of traffic response control is 37.5km/h. Therefore, it should be runned per length of a traffic network the traffic management system on traffic response control in addition to the traffic management system on a advanced traffic management system program on CBD.
As research on autonomous driving technology becomes more active, various studies on signal recognition of traffic lights are also being conducted. When recognizing traffic lights with different purposes and shapes, such as pedestrian traffic lights, vehicle-only traffic lights, and right-turn traffic lights, existing classification methods may cause misrecognition problems. Therefore, in this study, we studied a model that allows accurate signal recognition by subdividing the classification of signals according to the purpose and type of traffic lights. A signal recognition model was created by classifying traffic lights according to their shape and purpose into horizontal, vertical, right turn, etc., and by comparing them with the existing signal recognition model based on YOLOv5, it was confirmed that more correct and accurate recognition was possible.
This paper proposes a new method of the traffic signal detection and the recognition in an HSI color model. The proposed method firstly converts a ROI image in the RGB model to in the HSI model to segment the color of a traffic signal. Secondly, the segmented colors are dilated by the morphological processing to connect the traffic signal light and the signal light case and finally, it extracts the traffic signal light and the case by the aspect ratio using the connected component analysis. The extracted components show the detection and the recognition of the traffic signal lights. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the detection and the recognition of traffic signals.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.2
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pp.15-29
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2021
The signal intersection is the most challenging space for autonomous vehicles. To promote the safe driving of autonomous vehicles on urban roads with traffic signals, autonomous vehicles need to receive traffic signal information from infrastructure through V2I communication. Thus, a protocol for providing traffic signal information was added to the standard traffic signal controller specification of the National Police Agency. On the other hand, there are technical limitations when applying this to digital traffic signal controllers because the protocols are defined mainly for analog traffic signal controllers. Therefore, this study proposes developing a signal information linkage module to provide traffic signal information from a digital traffic signal controller to an autonomous vehicle and an algorithm improvement method that can provide accurate traffic signal information at the time of traffic signal transition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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