• 제목/요약/키워드: Visibility detection

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저시정 도로상 차량이동영역의 효과적인 추출을 위한 임계치 자동결정 방법에 관한 연구 (A Study on the Automatic Threshold Value Detection Method for Effective Extraction of Vehicle Movement Areas on Road with Poor Visibility Condition)

  • 김봉근;장인수;이광;박기범;조중식;이명진
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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    • pp.400-403
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    • 2010
  • 도로상의 안개로 인한 시정감소는 교통사고를 유발하는 주된 원인이므로 전방의 운전자에게 도로의 시정거리를 미리 알려주어 안전운행을 유도하기 위한 안개경고시스템은 도로의 안전관리를 위해 매우 중요한 요소이다. 우리는 CCTV 카메라 영상에서 도로상에 통행중인 차량의 이동영역이 시정에 따라 달라진다는 점에 착안하여 이동영역을 추출하고 이를 이용하여 가시거리를 계산하는 시정 측정 장치를 개발하고 있으며, 주간, 야간 등 날씨의 변화에 덜 민감하면서도 효과적이고 정확한 이동영역의 추출은 시정측정을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 이동영역의 추출을 위해 영상대비를 이용하여 자동으로 임계치를 결정하는 방법을 제안하며, 결정된 임계치를 적용시킴으로써 프레임간의 차영상으로 부터 잡음이 효과적으로 제거될 수 있음을 보인다. 또한, 차영상을 일정시간 누적시키는 방법을 통해 효과적으로 차량의 이동영역이 추출 되는 것을 보이기 위해 실제 고속도로에서 촬영된 CCTV 영상을 이용하여 실험한 결과를 제시한다.

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Jointly Learning of Heavy Rain Removal and Super-Resolution in Single Images

  • ;김문철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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    • pp.113-117
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    • 2020
  • Images were taken under various weather such as rain, haze, snow often show low visibility, which can dramatically decrease accuracy of some tasks in computer vision: object detection, segmentation. Besides, previous work to enhance image usually downsample the image to receive consistency features but have not yet good upsample algorithm to recover original size. So, in this research, we jointly implement removal streak in heavy rain image and super resolution using a deep network. We put forth a 2-stage network: a multi-model network followed by a refinement network. The first stage using rain formula in the single image and two operation layers (addition, multiplication) removes rain streak and noise to get clean image in low resolution. The second stage uses refinement network to recover damaged background information as well as upsample, and receive high resolution image. Our method improves visual quality image, gains accuracy in human action recognition task in datasets. Extensive experiments show that our network outperforms the state of the art (SoTA) methods.

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증속에 따른 누설자속기반 철도레일 결함탐상 기술 적용성 검토 (Study on MFL Technology for Defect Detection of Railroad Track Under Speed-up Condition)

  • 강동훈;오지택;김주원;박승희
    • 한국철도학회논문집
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    • 제18권5호
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    • pp.401-409
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    • 2015
  • 철도에서 차량의 가이드 역할을 하는 레일에 결함이 발생할 경우 빠르게 진전하는 특성이 있으며 차량의 탈선과 같은 대형사고로 이어질 수 있어 레일 결함 탐상 기술은 매우 중요하다. 본 연구에서는 증속에 따른 누설자속기반 철도레일 결함탐상 기술의 적용성 검토를 위해 증속이 가능한 레일 탐상 시험 장치 제작 및 결함 레일 시편에 대한 탐상 시험을 수행하였다. 이를 위해, 철도레일 형상에 맞는 센서부 및 자화부를 설계하였고 인공결함을 갖는 결함 레일 시편을 제작하였다. 제작된 시험 장치를 이용해 4km/h에서 12km/h까지 속도를 증가시키며 결함에 의해 생성되는 누설자속을 측정하였고 원 신호의 미분을 통한 가시성 향상으로 결함 판별 및 결함 위치를 성공적으로 확인하였다. 향후 리프트 오프 유지 등 고속화에 필요한 점을 보완할 경우 고속 검측차에도 적용가능 할 것으로 생각된다.

GMS-5 위성자료를 이용한 한반도 주변 해무탐지 연구 (Study on sea fog detection near Korea peninsula by using GMS-5 Satellite Data)

  • 윤홍주
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제4권4호
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    • pp.875-884
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    • 2000
  • 해무발생은 대기 ·해양간의 상호작용과 강한 국지적 영향에 좌우된다. 실제로 해양에서의 선상관측과 부이관측의 부족 때문에 그 연구에 어려움이 많다. 따라서 현재 광범위한 해무역의 탐지는 위성영상의 이용만이 가능한데, 즉 매 1시간마다 수신되는 GMS-5호를 이용하여 해무탐지기법과 연속적인 해무탐지를 수행할 수 있다.본 연구에서는 1999년 5월 중 해무 발생시의 종관장을 한기이류형과 난기이류형으로 분류하였으며, 또한 오산 고층 기상자료를 이용한 하층 수증기량의 변동량을 파악하여 5월 10일 OOUTC와 18UTC을 사례일로 결정하였다. 주간 해무 탐지 사례일(1999년 5월 10일 OOUTC)에 대해서 합성영상, 가시누적히스토그램, 지표알 베도값 기법을 적용하였으며 그 중 가시누적히스토그램기법을 이용한 해부탐지의 특성값은A(min) > 20%and DA <. 10% 이며 지표알베도 기법이 가시누적히스토그램보다 합성영상기법의 해무 탐지역이 더욱더 일치하는 것을 보였다. 또한 육상 시정 및 상대습도와 비교할 때 가시누적히스토그램 적용시 시정 1km이하, 상대습도 80%이상지역은 보령 하나였고, 지표알베도기법 적용시 보령, 목포, 강릉지역에서 모두 잘 일치하였다. 야간해무탐지 사례일(1999년 5월 10일 18UTC)에 대해서 적외누적히스토그램과 최대휘도온도값 기법을 적용하였다 적외차 기법인 적외누적히스토그램기법은 야간 해무를 전혀 탐지하지 못하였으며 최대휘도온도값 기법은 T_max < T_max_Os 보다 작고 적외 1채널의 휘도온도값이 700hPa의 수치온도값보다 작을 때 해무역으로 판단되었으며 사례일에 대해서 NOAA(National Oceanic and Atmospjheric Administration) 적외차에의한 해무탐지역과 일치하였다. 그러나 육상 시정 및 상대습도분포와 잘 일치하지 않았다.

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개선된 영상 정보를 이용한 가혹한 환경에서의 후방 차량 감지 방법 (Rear Vehicle Detection Method in Harsh Environment Using Improved Image Information)

  • 정진성;김현태;장영민;조상복
    • 전자공학회논문지
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    • 제54권1호
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    • pp.96-110
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    • 2017
  • 기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.

GK2A/AMI와 GK2B/GOCI-II 자료를 융합 활용한 주간 고해상도 안개 탐지 알고리즘 개발 (Development of High-Resolution Fog Detection Algorithm for Daytime by Fusing GK2A/AMI and GK2B/GOCI-II Data)

  • 유하영;서명석
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_3호
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    • pp.1779-1790
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    • 2023
  • 위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.

딥러닝 기반 터널 영상유고감지 시스템 개발 연구 (Development of a deep-learning based tunnel incident detection system on CCTVs)

  • 신휴성;이규범;임민진;김동규
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제19권6호
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    • pp.915-936
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    • 2017
  • 본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.

Modelling of Aerosol Vertical Distribution during a Spring Season at Gwangju, Korea

  • Shin, Sung-Kyun;Lee, Kwon-Ho
    • Asian Journal of Atmospheric Environment
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    • 제10권1호
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    • pp.13-21
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    • 2016
  • The vertical distributions of aerosol extinction coefficient were estimated using the scaling height retrieved at Gwangju, Korea ($35.23^{\circ}N$, $126.84^{\circ}E$) during a spring season (March to May) of 2009. The aerosol scaling heights were calculated on a basis of the aerosol optical depth (AOD) and the surface visibilities. During the observation period, the scaling heights varied between 3.55 km and 0.39 km. The retrieved vertical profiles of extinction coefficient from these scaling heights were compared with extinction profile derived from the Light Detection and Ranging (LIDAR) observation. The retrieve vertical profiles of aerosol extinction coefficient were categorized into three classes according to the values of AODs and the surface visibilities: (Case I) the AODs and the surface visibilities are measured as both high, (Case II) the AODs and the surface visibilities are both lower, and (Others) the others. The averaged scaling heights for the three cases were $3.09{\pm}0.46km$, $0.82{\pm}0.27km$, and $1.46{\pm}0.57km$, respectively. For Case I, differences between the vertical profile retrieved from the scaling height and the LIDAR observation was highest. Because aerosols in Case I are considered as dust-dominant, uplifted dust above planetary boundary layer (PBL) was influenced this discrepancy. However, for the Case II and other cases, the modelled vertical aerosol extinction profiles from the scaling heights are in good agreement with the results from the LIDAR observation. Although limitation in the current modelling of vertical structure of aerosols exists for aerosol layers above PBL, the results are promising to assess aerosol profile without high-cost instruments.

웹 기반 디바이스 핑거프린팅을 이용한 온라인사기 및 어뷰징 탐지기술에 관한 연구 (A Study on Online Fraud and Abusing Detection Technology Using Web-Based Device Fingerprinting)

  • 장석은;박순태;이상준
    • 정보보호학회논문지
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    • 제28권5호
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    • pp.1179-1195
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    • 2018
  • 최근 PC, 태블릿, 스마트폰 등 다중 접속환경을 통하여 웹 서비스에 대한 다양한 공격이 발생하고 있다. 이런 공격은 웹 서비스의 취약점을 통해 온라인 사기거래, 계정의 탈취 및 도용, 부정로그인, 정보 유출 등 여러 가지 후속 피해를 발생시키고 있다. Fraud 공격을 위한 새로운 가짜 계정의 생성, 계정도용 및 다른 이용자 이름 또는 이메일 주소를 사용하면서 IP를 우회하는 방법 등은 비교적 쉬운 공격 방법임에도 불구하고 이런 공격을 탐지하고 차단하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 웹 기반의 디바이스 핑거프린팅을 이용하여 웹 서비스에 접근하는 디바이스를 식별하여 관리함으로써 온라인 사기거래 및 어뷰징을 탐지하는 방법에 대해 연구하였다. 특히 디바이스를 식별하고 이를 스코어링 하여 관리는 것을 제안하였다. 제안 방안의 타당성 확보를 위하여 적용 사례를 분석하였고, 온라인 사기의 적극적인 대응과 이용자 계정에 대한 가시성을 확보할 수 있어 다양한 공격에 효과적으로 방어할 수 있음을 증명하였다.

레일 전력선통신을 위한 임피던스 정합방안 연구 (A Study on an Impedance Matching Technique for Rail Power Line Communication)

  • 서일권;안승호;김철수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권11호
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    • pp.202-207
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    • 2016
  • 장대 터널 및 급곡선 구간과 같은 시계 확보가 어려운 지역에서 위험 및 안전 정보를 함께 공유하기 위해서는 기관사, 열차 관제사 및 현장 작업자 사이에 보조적인 실시간 열차 정보 통신시스템의 개발이 필요하다. 이에 적합한 열차 정보 통신시스템을 개발하기 위하여 본 연구에서는 작은 노이즈와 신호 감쇄를 동시에 갖도록 하는 레일 전력선 통신을 제안하였다. 이에 대한 레일 전력선 통신의 기초 연구 일환으로서, 본 통신기법의 전송 특성을 향상할 수 있는 레일에 대한 임피던스 측정 및 정합특성 평가가 중요하다. 본 연구에서는 자체 제작한 임피던스 정합 트랜스포머와 네트워크 분석기를 이용하여 레일에 대한 반사 및 전파 특성을 평가하였다. 대향 접속방식의 임피던스 반사특성 시험결과로부터 레일 전력선 통신에 적합한 정합용 트랜스포머의 정합비율은 1:3.28임을 알 수 있었다. 또한, 제작한 임피던스 정합용 트랜스포머는 레일 전력선통신에서 투과 신호 전송을 향상할 수 있음을 확인하였다.