• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1689-1701
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• 2019

In recent years, personal videos have been shared online due to the popular uses of portable devices, such as smartphones and action cameras. A recent report predicted that 80% of the Internet traffic will be video content by the year 2021. Several studies have been conducted on the detection of main video events to manage a large scale of videos. These studies show fairly good performance in certain genres. However, the methods used in previous studies have difficulty in detecting events of personal video. This is because the characteristics and genres of personal videos vary widely. In a research, we found that adding a dataset with the right perspective in the study improved performance. It has also been shown that performance improves depending on how you extract keyframes from the video. we selected frame segments that can represent video considering the characteristics of this personal video. In each frame segment, object, location, food and audio features were extracted, and representative vectors were generated through a CNN-based recurrent model and a fusion module. The proposed method showed mAP 78.4% performance through experiments using LSVC data.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.47-51
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• 2010

도로를 주행하는 차량들을 구분하는 차종자료는 도로 및 포장의 설계와 관리 등 여러 분야에서 기초자료로 활용되고 있다. 본 연구에서는 차종구분에 차량높이라는 분류기준을 적용하기 위해 주행하는 차량의 높이를 계측할 수 있는 방법을 고안하고 현장에 장비를 설치한 후 실험을 통해서 차량길이와 차량최고높이 자료를 획득하였다. 차량높이 측정과 동시에 동영상을 촬영하여 국토해양부 12종 차종분류에 의거하여 차종분류 기준값을 작성하였다. 영상을 통해 작성된 차종자료 기준값과 측정된 차량길이와 차량높이를 토대로 판별함수를 이용한 차종분류값을 서로 비교한 결과 88.6%의 차종정확도를 확인하였다. 이를 통해 차량높이라는 분류기준을 적용하여 차종분류에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.241-244
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• 2003

Nowadays image processing is very useful for some field of traffic applications. The one reason is we can construct the system in a low price, the other is the improvement of hardware processing power, it can be more fast to processing the data. In this study, I propose the traffic monitoring system that implement on the embedded system environment. The whole system consists of two main part, one is host controller board, the other is image processing board. The part of host controller board take charge of control the total system, interface of external environment. and OSD(On screen display). The part of image processing board takes charge of image input and output using video encoder and decoder, image classification and memory control of using FPGA, control of mouse signal. And finally, fer stable operation of host controller board, uC/OS-II operating system is ported on the board.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권3호
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• pp.161-165
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• 2023

One of the difficult works in an autonomous driving system is detecting road lanes or objects in the road boundaries. Detecting and tracking a vehicle is able to play an important role on providing important information in the framework of advanced driver assistance systems such as identifying road traffic conditions and crime situations. This paper proposes a vehicle detection scheme based on deep learning to classify and tracking vehicles in a complex and diverse environment. We use the modified YOLO as the object detector and polynomial regression as object tracker in the driving video. With the experimental results, using YOLO model as deep learning model, it is possible to quickly and accurately perform robust vehicle tracking in various environments, compared to the traditional method.

• 대한교통학회지
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• 제27권4호
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• pp.55-61
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• 2009

차종분류는 교통의 흐름 및 안전에 미치는 영향을 분석하고 도로의 포장 및 시설의 설계를 위하여 이루어진다. 국내에서는 국토해양부의 12종 분류에 따라 고속국도, 일반국도, 지방도의 차종분류 자료가 제공되고 있다. 기계식 차종분류를 위한 AVC(Automatic Vehicle Classification) 장비는 차량길이, 축거, 내민 거리(overhang) 등의 측정값과 미리 입력된 모든 차량 모델의 제원값을 비교하여 차종을 판단한다. 하지만, 기존의 방법은 센서의 관리상태에 분류 정확도가 크게 영향받게 된다. 본 연구에서는 실제 조사지점에서 발생하는 장비 오차와 차량 제원정보에 민감하지 않은 차종분류 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘을 단순화하기 위하여 차량길이와 축거 중심으로 추세선을 이용하여 차종을 분류하므로 센서의 정확도 변화의 영향을 감소시켰다. 개발된 알고리즘의 평가를 위하여 일반국도에 설치된 AVC 장비에서 축수, 차량길이, 축거, 내민거리를 추출하여 비디오 판독 결과와 비교하였다. 실험 결과는 전체 차량에 대하여 88.2%의 정확도를 얻었다. 본 연구에서 개발된 차종분류 알고리즘은 센서의 감도 변화 등 현장 환경의 변화에 덜 영향을 받도록 설계되어 차종분류를 위한 기계식 장비의 안정적 정확도 유지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권1호
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• pp.25-32
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• 2004

교통 분야에서도 역시 영상을 이용한 시스템의 개발이 주요 이슈가 되고 있다. 이는 영상을 이용한 시스템의 경우 설치비용이 기존 시스템들에 비해 엄청나게 저렴하다는 것과 설치하는 기간 중에도 교통의 흐름을 거의 방해하지 않고 설치가 가능하다는 장점을 가지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 임베디드 시스템 환경에서 영상 검지기 시스템의 구현을 제안하였다. 전체 시스템은 호스트 컨트롤러 보드부분과 영상처리 보드 부분으로 나뉜다. 호스트 컨트롤러 보드 부분은 전체 시스템의 제어와 외부와의 인터페이스, 그리고 OSD(On Screen Display) 부분을 담당하게 된다. 영상처리 보드 부분은 알고리즘의 적용, 마우스 신호의 베어를 담당하고 있다 그리고 안정적인 호스트 컨트롤러의 보드의 운영을 위해 uC/OS-II 를 호스트 컨트롤러 보드에 포팅하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.27-31
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• 2005

Vehicle detector system based on image processing technology is a significant domain of ITS (Intelligent Transportation System) applications due to its advantages such as low installation cost and it does not obstruct traffic during the installation of vehicle detection systems on the road[1]. In this paper, we propose architecture for vehicle detection by using image processing. The architecture consists of two main parts such as an image processing part, using high speed FPGA, decision and calculation part using CPU. The CPU part takes care of total system control and synthetic decision of vehicle detection. The FPGA part assumes charge of input and output image using video encoder and decoder, image classification and image memory control.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.9-18
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• 2010

산악지형이 많은 우리나라는 자연환경 여건상 터널 수요가 많고 안전한 운영을 보장 할 수 있는 터널 유고감지 시스템에 대한 필요성도 커지고 있다. 본 논문에서는 터널 내 유고 상황을 실시간으로 감지하여 터널 사무소에 전달 터널의 안전한 운영을 도울 수 있는 터널 유고감지 시스템을 제안 하였다. 제안한 시스템은 차 영상 기법과 같은 단순한 영상 분석 알고리즘을 사용하여 시스템의 신속성을 높였으며 유고의 종류 보다는 유고상황의 발생여부를 정확히 판단하데 중점을 두어 시스템의 정확성도 확보하였다. 또한 영상 분석 장치 한 대당 네 대의 카메라를 수용할 수 있게 함으로써 시스템의 비용적인 측면도 고려하였다. 그리고 카메라의 대수에 따라 영상분석 장치를 추가함으로써 카메라 대수에 관계없이 시스템의 확장성을 용이하게 하였으며 터널 유고상황 정보를 웹에서도 접근 가능하게 하여 원격지의 다른 터널 시스템과의 연동 등의 추가 확장성도 고려하였다. 구현된 시스템을 실제 터널에서 실험한 결과 터널 내에서 발생한 장애물, 정지 사고차량, 차량 정체 지체, 사람 이륜차, 연기 화재, 조명 이상, 역 주행 등의 유고상황을 모두 실시간으로 정확히 감지하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1B호
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• pp.1-7
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• 2004

최근 인터넷 사용자 수의 증가와 게임, 뉴스, 분산컴퓨팅, 화상회의, 실시간 오디오, 비디오 등의 새로운 응용 트래픽의 등장으로 각 응용의 요구 대역폭이 증가하게 되었다. 이러한 요구에 파장 단위의 전송이 제시되었지만 파장의 한계성이 존재하므로 본 논문에서는 파장 단위의 Time slot을 적용한 빠른 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 일반적인 파장 스위칭 기능과 시간분할전송 기능을 포함한 복합 구조의 광 교환기의 형태를 나타낸다. 제안한 OXC(Optical Cross Connect) 구조의 성능 평가는 패킷의 종류에 따른 구분을 위해 LFS(Limit Frame Size)와 VFS(Variable Frame Size)를 정의하였다. 임계값 이내에서는 두개의 프레임 구조가 유사하게 나타나지만 임계값의 초과 시에는 현저한 차이가 있음을 알 수 있었다. 이러한 구조의 광 교환기는 노드가 증가함에 따라 발생하는 프레임들의 충돌을 감소시킴은 물론 망의 확장성을 보장 할 수 있는 장점을 가지고 있다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제10권2호
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• pp.31-38
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• 2011

This paper introduces a video based traffic monitoring system for detecting vehicles and obstacles on the road. To segment moving objects from image sequence, we adopt the background subtraction algorithm based on the local binary patterns (LBP). Recently, LBP based texture analysis techniques are becoming popular tools for various machine vision applications such as face recognition, object classification and so on. In this paper, we adopt an extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the background subtraction problem arise in vision-based autonomous parking systems. It reduces the code length of LBP by half and improves the computation complexity drastically. An edge based shadow removal and blob merging procedure are also applied to the foreground blobs, and a pose estimation technique is utilized for calculating the position and heading angle of the moving object precisely. Experimental results revealed that our system works well for real-time vehicle localization and tracking applications.