We propose a bicycle detection system riding on people based on modified projected local binary pattern(PLBP) for vision based intelligent vehicles. Projection method has robustness for rotation invariant and reducing dimensionality for original image. The features of Local binary pattern(LBP) are fast to compute and simple to implement for object recognition and texture classification area. Moreover, We use uniform pattern to remove the noise. This paper suggests that modified LBP method and projection vector having different weighting values according to the local shape and area in the image. Also our system maintains the simplicity of evaluation of traditional formulation while being more discriminative. Our experimental results show that a bicycle and motorcycle riding on people detection system based on proposed PLBP features achieve higher detection accuracy rate than traditional features.
This paper presents a sensor-based cane mechanism for walking aid of the visually impaired person. We also describe an approach to decide properly the length of the specified cane mechanism. The cane mechanism has some sensors to identify the possibility of a collision between the cane user and an object and/or a person, and a signal processing unit that enables the user to recognize such a collision is attached in the mechanism. Thus, the walker using this cane can recognize in advance the possibility of such a collision in his walking process. Consequently, it is helpful for the visually impaired person to walk on a pedestrian road safely. The feature of the proposed cane mechanism and its availability have been shown through experimental works in a typical walking environment.
Determining whether an autonomous self-driving agent is in the middle of an intersection can be extremely difficult when relying on visual input taken from a single camera. In such a problem setting, a wider range of views is essential, which drives us to use three cameras positioned in the front, left, and right of an agent for better intersection recognition. However, collecting adequate training data with three cameras poses several practical difficulties; hence, we propose using data collected from one camera to train a three-camera model, which would enable us to more easily compile a variety of training data to endow our model with improved generalizability. In this work, we provide three separate fusion methods (feature, early, and late) of combining the information from three cameras. Extensive pedestrian-view intersection classification experiments show that our feature fusion model provides an area under the curve and F1-score of 82.00 and 46.48, respectively, which considerably outperforms contemporary three- and one-camera models.
Recently, it appears several counterproposals about desirable figures of urban architecture. All of them proposes 'publicity' with cohernt tendency. The reason why it concentrates quantitative expansion of city without united design by urban plannar is that neglect quality values of city. As a solution of poor environment, there cue out the various efforts, about problem of each building, problem of city space, problem of laws and so forth. The reason why necessity of public space was embossed in that architecture extend the activity of citizen and make up the city space. But, each building pursues the private interest, so it is difficult to secure a public space with a high hand. Thus, architecture law has been revised in 1991 and bring the system of open space to match up the publicity and the private interest. Actually, western country brought it and obtained excellent results. While quantity of open space have increased since 1991, a lot of problems revealed in real usage and quality. By means of problem's solution, this study focus on the diversion of recognition for necessity of various open space. In result, on the occasion of approach and openess, except for several building, most glass a facade and the pedestrian can approach easily. Moreover, office buildings near the subway station connected with their low floor. So, the office buildings give openess to pedestrian and a people can approach easily to the buildings. On the occasion of amenity, most have bank and lobby on the first floor and have facilities on the underground floor. It leave open. But the reason why they have bank and lobby is that the space is dry and boring(without elements of nature and rest space). Hence, to make a space full of vitality, it have to plan various design elements and facilities. First of all, plan of indoor public space have to make up facility for the public interest. This study is basic investigation for necessity of indoor public space and through the survey of office buildings, it analyze the character of plan and find out the method of publicity's realization.
보행자의 안전한 보행을 위해 점자형 또는 일반 보도블록이 널리 쓰이고 있다. 불량한 시공 및 유지상태와 장애물은 보행자의 사고를 유발한다. 본 연구는 안전한 보행을 위해 영상에서 가시거리에 위치한 블록의 형태 패턴과 텍스처 특징을 분석하여 보도블록을 검출하는 방법을 제안한다. 보도는 특정모양의 블록이 일정 간격에 반복 배치되어 규칙성을 띄며, 주변 환경 또는 용도에 따라 그 형태는 다양하다. 높은 빈도를 띄는 단일 모양의 다각형을 분석하여 형태 패턴을 추출한다. 일부영역은 이물질 또는 조각난 블록이 원래의 형태를 왜곡시켜 검출되지 않는다. 이 문제는 텍스처 특징벡터 값을 분석하여 해결한다. 앞서 검출된 모든 영역에 대해 분석된 텍스처 특징벡터는 가우시안 분포를 나타내고, 미검출 영역에 대해 분석한 텍스처 특징벡터가 가우시안 분포를 만족하는지 판단한다. 만족된 영역은 보도블록으로 검출한다. 본 실험은 다양한 형태의 보도블록을 인식하였고 95.9%의 정확성을 보였다.
어린이 보호구역은 교통사고의 위험으로부터 어린이를 보호하기 위해 학교, 보육시설, 학원 등과 같은 시설 가운데 지정된 일정 구간을 말한다. 어린이 보호구역은 1995년 9월 제정된 이래, 2021년 1월까지 총 9번의 개정을 통해 강화가 됐음에도 어린이 보호구역 사고는 줄어들지 않고 있다. 본 논문은 방재디자인 기반의 어린이 보호구역 표준모델을 제시하고자 하였다. 연구의 방법으로는 문헌조사, 실증조사, 인식도 조사를 진행했다. 인식도 조사 대상은 어린이, 학부모, 운전자를 대상으로 조사를 진행하였다. 환경 조사 대상으로는 횡단보도, 자동차도로, 보행자도로, 신호등을 대상으로 조사하였다. 조사 결과 차량 운전자의 어린이 보호구역 시각적 인지가 어렵다는 점이 발견되었고, 보행자 도로를 이용하는 오토바이가 어린이에게 매우 위협적인 요소로 다가왔음을 알게 되었다. 이에 따라 방재디자인 중심의 개선된 어린이 보호구역 표준모델 디자인을 제시하였다.
The existing indoor localization method using Wi-Fi fingerprinting has a high collection cost and relatively low accuracy, thus requiring integrated correction of convergence with other technologies. This paper proposes a new method that significantly reduces collection costs compared to existing methods using Wi-Fi fingerprinting. Furthermore, it does not require labeling of data at collection and can estimate pedestrian travel paths even in large indoor spaces. The proposed pedestrian movement path estimation process is as follows. Data collection is accomplished by setting up a feature area near an indoor space intersection, moving through the set feature areas, and then collecting data without labels. The collected data are processed using Kernel Linear Discriminant Analysis (KLDA) and the valley point of the Euclidean distance value between two data is obtained within the feature space of the data. We build learning data by labeling data corresponding to valley points and some nearby data by feature area numbers, and labeling data between valley points and other valley points as path data between each corresponding feature area. Finally, for testing, data are collected randomly through indoor space, KLDA is applied as previous data to build test data, the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is applied, and the path of movement of test data is estimated by applying a correction algorithm to estimate only routes that can be reached from the most recently estimated location. The estimation results verified the accuracy by comparing the true paths in indoor space with those estimated by the proposed method and achieved approximately 90.8% and 81.4% accuracy in two experimental spaces, respectively.
시각 장애인을 위한 실시간 보행보조 시스템의 안전한 보행안내와 편리한 서비스를 제공하기 위해 최신 하드웨어 기술과 소프트웨어 기술이 결합되고 있다. 이 시스템은 보행자가 원하는 목적지까지 보행할 수 있도록 장애물 검출 및 인지와 장소인식, 기호인식으로 구성된다. 본 논문에서는 보행보조 시스템의 중요한 요소 중 하나인 기호인식을 위해 지하철 역 내부에서의 기호 객체 검출 시스템을 개발하였다. 본 논문은 조명과 잡음이 존재하는 복잡한 환경으로부터 기호 객체 영역을 강건하게 검출할 수 있는 적응적인 특징맵을 제안하였다. 그리고 보행 시 객체의 이동, 회전 및 크기에 불변하도록 고속 제르니케 모멘트 특징을 이용하여 기호를 인식한다. 화살표, 화장실, 출구번호 3개의 기호를 대상으로 하며, 에이다부스트 분류기를 이용하여 기호를 학습 및 인식한다. 실험결과에서는 5000장의 기호영상 데이터 베이스의 3개의 기호에 대해 평균 87.16%의 검출율과 20 frame/sec의 처리속도를 통해 안정적이며 실시간 시스템에 적합함을 입증한다.
최근에 자율주행자동차에 대해 매우 활발한 연구와 개발이 진행되고 있다. 자율주행자동차를 구현하기 위해서는 매우 많은 기술들이 융복합적으로 해결되어야 한다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스는 단순히 녹화기능 뿐만 아니라 신호등인식, 보행자검출, 정지선인식 등과 같이 자율주행차량을 구현하기 위한 핵심적인 기능을 제공할 수 있어 많은 연구 대상이 되고 있다. 따라서 자율주행차량을 구현하기 위한 한 가지 접근방법으로서 본 논문에서는 차량에 장착된 블랙박스 카메라를 이용하여 도로상에 위치한 거리를 효과적으로 예측할 수 있는 수식적인 모델을 제시한다. 제안한 모델은 도로의 기준선과 관찰선의 폭 또는 블랙박스 장착 높이 정보만을 이용함으로써 실제 도로상의 거리를 예측하는데 효과적으로 활용할 수 있음을 보인다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 도로상의 거리 예측 모델이 타당함을 보인다.
본 연구에서는 국내 비도심 지역의 교통사고 저감을 위해 충청권을 대상으로 기존연구에서 수행된 관련 문헌 검토, 교통사고분석시스템 자료를 통한 요인분석 및 군집분석과 설문조사, 충청권 교통사고 특성을 분석하여 실정에 맞는 3가지 교통안전기술을 제안한 바에 이어, 실제 적용 가능한 교통안전시설물의 상세 설계 및 테스트베드 적용, 만족도 조사 및 기술개선에 초점을 맞추고 추가 연구를 수행하였다. 제안된 3가지 기술은 충청권 교통안전수준의 향상을 위한 교통안전시설물로서, 보행자 건널목 인식등, 교통약자 노견용 인식 등, 농기계 운행 안전 LED전광판이다. 각각의 기술은 기존 교통안전시설물의 비도심 지역에 적용시 발생가능한 빛 공해 및 제설작업 문제점을 보완하고, 태양광기반 자생기술로서 농촌지역의 교통안전에 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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