본 논문에서는 무인 비행체 내부 네트워크의 이상 징후를 탐지하는 시퀀스 기반 이상 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 이상 탐지 시스템은 무인 비행체가 지상 통제 시스템에 주기적으로 전송하는 상태 메시지 시퀀스들 간의 유사도를 측정하여 이상 징후를 탐지한다. 본 연구에서는 무인 비행체 내부 네트워크에서 수행 가능한 악의적인 메시지 주입 공격 세 가지를 정의하고, 해당 공격 기법들을 Pixhawk4 쿼드콥터에서 시뮬레이션하였다. 결과적으로, 제안하는 이상 탐지 시스템은 96% 이상의 정확도로 비정상 시퀀스를 탐지할 수 있었다.
지자기 센서 기반의 차량검지 시스템에서 지자기 센서 노드는 복잡한 케이블 연결 없이 쉽게 도로에 매설할 수 있도록 무선 통신을 이용하는 방식으로 설계되며, 시스템의 유지보수 비용을 줄이기 위해서는 도로에 매설된 지자기 센서 노드의 배터리 수명을 늘리는 것이 중요하다. 본 논문에서는 차량검지 시스템에서의 차량 검지 정보의 실시간성을 보장하면서 지자기 센서 노드의 에너지 소모를 줄일 수 있는 저전력 TDMA 프로토콜을 제안한다. 성능분석에서는 실제 지자기 센서 기반 차량검지 시스템에서의 지자기 센서 노드의 전력 소모를 측정하였으며, 시스템의 시간동기를 유지하면서도 배터리 효율을 62% 향상함으로써 약 5년간 배터리 교체없이 사용할 수 있음을 검증하였다.
외부 환경에서의 영상처리 기술은 환경에 매우 민감하여 외부환경이 급격하게 변화할 때마다 정확도가 많이 떨어지는 경향이 있다. 본 논문에서는 다양한 변화가 일어나는 실외환경에서 영상처리 기술을 이용한 방범용 차량 검지 및 추적 시스템을 제안한다. 방범용 카메라검지기는 하나의 차선내에서 차량을 검지하고 추적하기 때문에 차량의 윤곽보다는 차량의 특징 영역을 분리하는 것이 중요하다. 제안한 시스템은 차량 진입의 판단을 광류를 통하여 검지하며, 차량의 전조등, 본넷, 전면창, 루프 등으로 영역을 분류하여 차량을 추적한다. 실험을 통하여 제안한 시스템이 차량의 종류, 속도 및 시간 의 환경 변화에도 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 센서를 이용한 강인한 차량 검출 및 차간거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량 검출 알고리즘은 차량의 가장 큰 특징인 차량 하단의 그림자부분과 차량의 뒷바퀴 부분을 추출하기 위해 Haar-like 특징들과 차량 뒷부분의 방향성 에지특징을 동시에 활용하기 때문에 더욱 강인한 차량 검출 효과가 있다. 차량의 그림자에 해당하는 Haar-like 특징에 추가적인 방향성 에지특징은 차량이 아닌 부분을 잘못 검출하는 오검출률(false-positive error)을 현격히 줄이는 효과가 있고, 차량 추적기법을 통해 전체적인 수행 속도를 크게 개선한다. 그리고 차간거리 추정 알고리즘에서는 먼저 영상에 나타난 차량의 위치를 통해 추정하는 방법과 차량의 폭을 이용한 두 방법의 장단점을 분석한 후, 차량의 위치를 이용하는 방법이 가지고 있는 문제점과 차량의 폭을 이용한 방법의 단점을 극복하면서, 차간거리의 정확도를 높일 수 있는 개선된 방법을 제안한다. 제안된 차량 검출 및 차간거리 추정 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 다양한 실험영상들을 통해 그 효과를 입증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.610-630
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2020
A large number of people suffered from traffic accidents each year, so people pay more attention to traffic safety. However, the traditional methods use laser sensors to calculate the vehicle distance at a very high cost. In this paper, we propose a method based on deep learning to calculate the vehicle distance with a monocular camera. Our method is inexpensive and quite convenient to deploy on the mobile platforms. This paper makes two contributions. First, based on Light-Head RCNN, we propose a new vehicle detection framework called Light-Car Detection which can be used on the mobile platforms. Second, the planar homography of projective geometry is used to calculate the distance between the camera and the vehicles ahead. The results show that our detection system achieves 13FPS detection speed and 60.0% mAP on the Adreno 530 GPU of Samsung Galaxy S7, while only requires 7.1MB of storage space. Compared with the methods existed, the proposed method achieves a better performance.
This paper describes a method of lane tracking by means of a vision system which includes vehicle control and modeling. Lane tracking is considered one of the important technologies in an unmanned vehicle and mobile robot system. The current position and condition of the vehicle are calculated from an image processing method by a CCD camera. We deal with lane tracking as follows. First, vehicle control is included in the road model, and lateral and longitudinal controls. Second, the image processing method deals with the lane detection method, image processing algerian, and filtering method. Finally, this paper proposes a correct method for lane detection through a vehicle test by wireless data communication.
최근 톨게이트의 자동요금징수시스템 (ETC, Electronic Toll Collection System), 버스안내시스템, 주차관리 시스템 등 다양한 분야에서 근거리 무선통신 (DSRC, Dedicated Short Range Communication) 기술이 활용되고 있다. 본 논문에서는 이를 활용한 교통정보시스템을 설계하였다. 기존 차량감지기를 이용한 지점검지 기반의 교통정보시스템이 수집과 제공이 별도로 운영되는 시스템인 반면, 근거리무선통신을 이용한 구간검지 기반의 교통정보시스템은 기지국과 차량 단말기간 통신을 통하여 교통정보 수집 및 제공이 가능하다. 차량감지기가 지점정보를 구간교통정보로 가공하기 때문에 지점 통과속도가 구간평균속도로 변환되는 과정에서 혼잡 상황의 속도가 높게 나타난다. 소통상태가 악화되었을 경우, 차량감지기가 근거리 무선통신에 비해 통행속도가 높게 나타난다. 특히, 근거리 무선통신을 이용한 교통정보시스템의 통행속도의 데이터별 편차가 크게 감소하였고, 돌발상황 검지 및 교통상황을 신속하게 파악할 수 있는 것으로 분석되었다.
This paper proposes a new method of vehicle brake lights detection and recognition using an R-filtering. Firstly, the proposed method processes the R-filtering with the first input image and then with the second one in order to detect brake lights. Secondly, the method counts the number of red pixels and computes the mean value in each R-filtered image. The difference rates between the numbers of the red pixels and between the mean values of two images are defined in this paper. Through the analysis of the difference rates, it can recognize whether brake lights are turned on or off, and whether the vehicle ahead is being approached or not. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithm is quite successful.
This paper contributes to development of a new method for detecting rear-side vehicles and estimating the positions for blind spot region or providing the lane change information by using vision systems. Because the real image acquired during car driving has a lot of information including the target vehicle and background image as well as the noises such as lighting and shading, it is hard to extract only the target vehicle against the background image with satisfied robustness. In this paper, the target vehicle has been detected by repetitive image processing such as sobel and morphological operations and a Kalman filter has been also designed to cancel the background image and prevent the misreading of the target image. The proposed method can get faster image processing and more robustness rather than the previous researches. Various experiments were performed on the highway driving situations to evaluate the performance of the proposed algorithm.
최근 교통문제 해결을 위한 하나의 방안으로 첨단교통체계(ITS)에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 또한 도로 상에서 차량을 검출하기 위한 다양한 방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 영상처리 기술을 이용하여 이동하는 차량을 검출하는 차량검지 시스템을 개발하여 도로 이용자에게 신속한 정보를 제공하고자 한다. 또한 차량을 검출하기 위해 효율적이고 하드웨어로 구현이 쉬운 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. CCD 카메라를 이용하여 도로 영상을 촬영하고, 모폴로지 기법을 적용하여 영상으로부터 특징점을 추출하고, 추출된 특징점 간의 이동벡터를 구하여 움직이는 차량영역을 검출한다. 제안된 알고리즘을 실제 도로 영상에서 실험한 결과 처리시간이 단축되었으며, 차량 검출에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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