We propose a novel algorithm capable of recognizing the road lane by image processing. Considering the fact that the direction and location of road lane are maintained similarly in successive images we formulate a function to represent the property. However, as noises play the role of making a lot of similar patterns appear and disappear in the road image, keeping of robustness in the lane detection has been known a difficult work. To overcome this problem, we introduce the following three ideas: 1) design of a function based on an edge direction and magnitude, 2) construction of a recursive filter to estimate the function recursively for successive images, 3) principal axis-based line fitting. These concepts enhance the adaptability to cope with the random environment of traffic scene and eventually lead to the reliable detection of a road lane.
This study was carried out to investigate vibration shock of electric appliances during transport. Microwave oven, TV, washing machine and refrigerator were singled out as the study items. Transport courses were selected as follow ; an expressway between Kumi and Seoul for TV, an expressway between Kwangju and Seoul for microwave oven and washing machine, a national road between Inchon and Seoul for refrigerator. the values of vibration shock were measured to be ${\sim}3G$ on the national road and 1G on the expressway for up and down direction, ${\sim}0.5G$ on the national road and expressway for back and forth direction and ${\sim}0.8G$ on the national road and expressway for right and left direction. There was no damage during transport. These values were corresponding to grade II of KS A 1026 (General Rules of Performance Testing for Packaged Freights).
The purpose of this study was to analyze the formation and change of road-block-lot of the old inner city in cheongju The result of this study are as follows; (I)Among others a system roads of in around the old castle in cheongju city is most of feature north and south direction of road. Lot system is organic relations of north and south direction of road. Therefore, urban tissue in around the old castle in cheongju city is established order road system keep on the change of expansion urban tissue. (2) Block type classified into non-division, 2division and over 3division. (3) The square block remains mostly in Cheongju old castle, two-division block was around south of castle. And block of the grid-form street system divided into over 3 division. Through the guideline about characteristic of block type, residential area should be developed as a characteristics area in the urban area.
최근 빅데이터를 이용한 교통정보 분석이 활발히 진행되고 있으나, 운전자 특성을 고려한 정보의 활용은 다소 낮은 실정이다. 이중 도로표지는 운전자에게 직접적 영향을 주는 정보중 하나라고 할 수 있다. 도로표지는 운전자가 목적지까지 원활한 통행이 가능하도록 최적의 정보를 제공해 주어야 하며, 내비게이션 사용을 고려한 적정 정보 제공을 필요로 하고 있다. 하지만 현재 도로표지규칙에서는 도로의 종류나 규모에 관계없이 일정한 규격을 통한 정보제공을 하도록 하고 있다. 본 연구에서는 운전자의 원활한 행동판단이 가능하도록 도로 안내 정보의 제공 방법을 제시하고자 하였다. 먼저 도로표지의 시인성 및 판독성을 고려하여 도로의 설계속도별 도로표지에 사용할 수 있는 최소 글자 크기를 도출하였다. 기존 도형식 안내에 대비하여 분할식 안내를 이용한 시나리오를 제작하였다. 정보 제공의 효과를 검증하기 위하여, 3차원 시뮬레이션 도로 환경을 구축하였고, 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 단순한 평면 교차로에서는 방향 안내 방식이 운전자에게 크게 영향이 없었으나, 복잡한 입체교차로에서는 도형식 안내방식 보다 직관적 안내방식인 분할식 방향 정보 안내가 운전자 선호도가 높은 것으로 나타났다. 실험 결과에 따라, 입체교차로에서의 분할식 정보 제공 형태를 적용한 2차 검증 실험을 실시하였으며, 운전자의 행동 판단에 문제가 없음을 확인 하였다.
In this study, cutting slope's digital image has acquired by using video camera attached at RC helicopter. Resulted RMSE from image processing was approximately x-direction 0.27m, y-direction 0.23m and z-direction 0.35m. Application of these methods makes it convenient that acquisition of digital image about before and after the construction work of road cutting slope. Also systematical cutting slope's information acquisition will be possible by cutting slope's quantitative and qualitative analysis.
In this paper, an algorithm is presented to recognize road based on unpaved test courses image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, gray level slicing, masking and identification of unpaved test courses. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing unpaved road. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning or assistance system.
In this paper we describe a road following method for an autonomous vehicle. From a road image in gray level, a road boundary is detected using a gradient operator, and then the road boundary is converted to orthogonal view of the road showing the vehicle position and heading direction. In this research an efficient road boundary search technique is developed to support real time vehicle control. Also, an obstacle detection method, using images taken from two different positions, has been developed.
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.
PM10, NOx, and $O_3$ were measured at six locations, of which each three is horizontally and vertically distributed respectively, in an apartment complex around the heavily traffic road. Those were measured seven times a day with two hours interval starting from 8 o'clock in the morning for 15 days during May 2005 $\sim$ September 2005. PM10 and NOx showed high concentrations in rush hours while low concentrations in midday due to the direct emissions from automobiles in operation. Temporal variations of 01 showed very much similar trend appeared in normal urban atmospheres. The spatial distributions of PM10, NOx and $O_3$ showed that almost all of concentrations were higher in a row of Roadside > Surface at 130 m apart from the road > Surface at 230 m apart from the road > 3rd floor of apartment building > 15th floor of apartment building > 27th floor of apartment building. Model equations, which can project spatial concentration distributions, were constructed by combining the horizontal and the vertical linear regression equations derived from six mean values corresponding to six measuring locations. According to inter-comparison of PM10, NOx, and $O_3$ with the constructed model equations, concentration gradients were higher in a row of Vertical direction of NOx > Vertical direction of PM10 > Horizontal direction of NOx > Horizontal direction of PMIO > Vertical direction of $O_3$ > Horizontal direction of $O_3$. Why concentration gradient of particulate PM10 is lower than that of gaseous NOx is in question, and should be studied.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.775-779
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2002
Currently, high-resolution satellite imagery such as KOMPSAT and IKONOS has been tentatively utilized to various types of urban engineering problems such as transportation planning, site planning, and utility management. This approach aims at software development and followed applications of remotely sensed imagery to transportation geographic analysis. At first, GDPA (Gradient Direction Profile Algorithm) and main modules in it are overviewed, and newly implemented results under MS visual programming environment are presented with main user interface, input imagery processing, and internal processing steps. Using this software, road network are automatically generated. Furthermore, this road network is used to transportation geographic analysis such as gamma index and road pattern estimation. While, this result, being produced to do-facto format of ESRI-shapefile, is used to several types of road layers to urban/transportation planning problems. In this study, road network using KOMPSAT EOC imagery and IKONOS imagery are directly compared to multiple road layers with NGI digital map with geo-coordinates, as ground truth; furthermore, accuracy evaluation is also carried out through method of computation of commission and omission error at some target area. Conclusively, the results processed in this study is thought to be one of useful cases for further researches and local government application regarding transportation geographic analysis using remotely sensed data sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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