• 제목/요약/키워드: lane violation

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특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 시스템 (Lane Violation Detection System Using Feature Tracking)

  • 이희신;이준환
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.36-44
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    • 2009
  • 본 논문에서는 특징점 추적을 이용하여 끼어들기 위반차량을 검지할 수 있는 끼어들기 위반차량 검지 시스템을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 세 단계로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 실시간 처리가 가능한 특징점 추출 알고리즘을 이용하여 입력 영상에서 특징점을 추출한다. 추출된 특징점들은 다시 추적대상 특징점을 선정하고 등록된 특징점을 정규화 된 교차 상관관계(normalized cross correlation:NCC)를 이용하여 추적한다. 마지막으로 추적된 특징점들의 정보를 이용하여 끼어들기 위반여부를 최종 검지한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.09%와 오류율 0.9%의 뛰어난 성능을 보였고 실시간처리가 가능한 초당 34.48프레임의 빠른 처리속도를 얻을 수 있었다.

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특징점 추적을 이용한 실시간 끼어들기 위반차량 검지 시스템 (Real-time Lane Violation Detection System using Feature Tracking)

  • 이희신;정성환;이준환
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제18B권4호
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    • pp.201-212
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    • 2011
  • 본 논문에서는 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 시스템을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상을 이용하여 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였다. 또한 실시간처리에 문제가 없는 평균 91.34frame/s의 빠른 처리속도를 나타냈다.

고속도로 버스전용차로제의 운영개선에 대한 고찰 (The Review on working improvement of highway Buses only lane system)

  • 조행래
    • 기술사
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    • 제33권4호
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    • pp.63-67
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    • 2000
  • Presently, Weekend Buses only lane system is in force in Gyung-Bu Highway causes traffic delay at the northern of Su-won IC and have reduced the efficiency of Highway. To solve this problems, Buses only lane system is working at the northern of Su-won IC should be charged over from Median Buses only lane system to Curb Buses only lane system. It makes good effects on reducing weaving occurs when cars change lane, traffic accidents, ease control on violation cars, improving Level of Service in the Ramp, etc.

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국내 4지 원형교차로 법규위반별 사고모형 개발 (Development of Accident Model by Traffic Violation Type in Korea 4-legged Circular Intersections)

  • 박병호;김경용
    • 한국안전학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.70-76
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    • 2015
  • This study deals with the traffic accident of circular intersections. The purpose of the study is to develop the accident models by traffic violation type. In pursuing the above, this study gives particular attention to analyzing various factors that influence traffic accident and developing such the optimal models as Poisson and Negative binomial regression models. The main results are the followings. First, 4 negative binomial models which were statistically significant were developed. This was because the over-dispersion coefficients had a value greater than 1.96. Second, the common variables in these models were not adopted. The specific variables by model were analyzed to be traffic volume, conflicting ratio, number of circulatory lane, width of circulatory lane, number of traffic island by access road, number of reduction facility, feature of central island and crosswalk.

고속도로 차로통행방법 위반단속체계 구상 (A Study on Introduction to the Highway Lane Usage Violation Enforcement System)

  • 이기영;이돈주;장명순;김태호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.42-51
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    • 2009
  • 우리나라는 고속도로 차로 수에 따라 차종별로 통행차로를 지정하는 제도를 운영하고 있으며, 그 동안 제도의 유효성 논란 속에 폐지와 운영을 반복하며 시행되고 있다. 본 논문에서는 제도의 유효성을 검증하기 위해 고속도로 10개 구간을 대상으로 차로통행방법 위반율과 교통사고와의 연관성을 분석하였다. 그 결과 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타나 위반차량에 대한 적극적인 단속이 요구되며, 본 논문에서는 차량번호판의 영상인식에 기반한 자동단속시스템 구축 방안을 제시하였다.

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Red Light Running Enforcement System Using Real Time Individual Vehicle Tracking

  • Lim, Dae-Woon;Jun, Joon-Suk;Park, Sung-Hoon
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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    • pp.115.5-115
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    • 2002
  • In this paper, we introduce a system that detects all kinds of violations at a street intersection such as red light running, speed violation, stop line violation and lane violation by tracking individual vehicles. Two cameras are used for defecting violations. One is an analog camera for real-time tracking and the other is a digital camera for license plate reading. This system is connected to the traffic signal system controller and monitors the red, arrow, yellow and green phases of an approach. Two loops in the road are used to detect vehicle approach and speed. The system takes pictures of all vehicles passing a second loop and tracks the vehicles until they go out a street intersection...

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고속도로 지정차로제 위반과 교통사고 심각도와의 관계분석: 화물차량을 대상으로 (The Relationship between Violation of Designated Lane Usage and Accident Severity on Freeways)

  • 김주희;이수범;김다희;홍지연
    • 대한교통학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.119-127
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    • 2012
  • 도로에서의 안전한 주행을 위해서는 차량들의 전방 시야 확보와 주행속도가 비슷한 차량들의 동일차로 형성이 중요하다. 하지만, 화물차와 같은 대형차량은 승용차에 비해 주행속도가 낮고, 차체가 커서 승용차와 차로를 공유할 때에 사고의 위험을 높이게 된다. 이러한 피해를 줄이고자 우리나라 도로교통법은 차로통행기준을 지정하고 있으나 잘 지켜지지 않고 있는 현실이다. 이에 본 연구는 화물차량의 교통사고 심각도 분석을 통해 지정차로제의 당위성을 제공하고, 고속도로 안전대책마련에 기여하는데 목적이 있다. 사고심각도를 종속변수로 하고, 지정차로 위반여부 등 18개 독립변수로 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 분석을 실시하였다. 분석 결과, 고속도로 화물차 교통사고 심각도에 영향을 주는 변수는 지정차로 위반여부, 날씨, 주야, 갓길주정차 관련여부 변수로 나타났다. Wald 값 비교 결과, 지정차로 위반변수가 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타나 지정차로 통행방법의 철저한 준수가 요구되며, 효과적인 단속활동 등 대책마련이 필요할 것으로 판단된다.

딥러닝 알고리즘 기반 교통법규 위반 공익신고 영상 분석 시스템 (Analysis System for Public Interest Report Video of Traffic Law Violation based on Deep Learning Algorithms)

  • 최민성;문미경
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.63-70
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    • 2023
  • 고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.

고령운전자 연령구간별 사망사고 발생위험도와 사고비용 분석 연구 (Study on Fatality Risk of Older Driver and Traffic Accident Cost)

  • 최재성
    • 한국안전학회지
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    • 제33권4호
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    • pp.111-118
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    • 2018
  • Korea is facing a surge in the aging population, showing that population aged 65 and above will be accounted for 42.5% of the total population in 2065 with the emphasis on the over-80 population consisting of 19.2%. In response to this abrupt change in population structure, the number of traffic fatality accident referring to older driver as aged 65+ years had been increasing from 605 fatalities in 2011 to 815 fatalities in 2015 resulting in increases in 34.7% in oppose to happening to decreases in 17.2% about non-older driver. With Logit analysis based on Newton-Raphson algorithm utilizing older driver's traffic fatality data for the 2011-2015 years, it was found that the likelihood of an accident resulting in a fatality for super older driver aged 80 years and above considerably increased compared to other older driver with aging classification: 2.24 times for violation of traffic lane, 2.04 times for violation of U-turn, 1.48 times for violation of safety distance, 1.35 times for violation of obstacle of passing; also average annual increase of traffic accident cost related to super older driver was fairly increased rather than other older driver groups. Hence, this study proposes that improving and amending transport safety system and Road Traffic Act for super older driver needs to be urgently in action about license management, safe driving education, etc. when considering the increase of over-80 population in the near future. Also, implementing a social agreement with all ages and social groups to apply with advanced driver assistance system for older driver groups will be able to become a critical factor to enhance safe driving over the face of the country.

Lane Detection for Parking Violation Assessments

  • Kim, A-Ram;Rhee, Sang-Yong;Jang, Hyeon-Woong
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제16권1호
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    • pp.13-20
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    • 2016
  • In this study, we propose a method to regulate parking violations using computer vision technology. A still color image of the parked vehicle under question is obtained by a camera mounted on enforcement vehicles. The acquired image is preprocessed through a morphological algorithm and binarized. The vehicle's shadows are detected from the binarized image, and lanes are identified using the information from the yellow parking lines that are drawn on the load. Whether parking is illegal is determined by the conformity of the lanes and the vehicle's shadow.