The total number of deaths by traffic accidents is decreasing every year in our country. However, in 2009, children died in traffic accidents at a rate of 2.3 deaths per 100,000 children, which was higher than the average of OECD countries (1.9 deaths per 100,000 children). In particular, traffic accidents are showing rapid increase in school zone during the past 2 years because of problems in the designation and management of school zone. Traffic safety facilities such as road sign, reflector mirror, speed bump have the ultimate limit of vehicle accidents prevention. Thus, in school zone, children safety is still not guaranteed due to illegal parking and the absence of driver's awareness of safety. Therefore, In order to protect children from traffic accidents within school zones, we have realized a safe school zone system, which enables the drivers to better know the intended school zones and creates pedestrian environment through unmanned monitoring camera, using LabVIEW.
In this paper, we propose an efficient traffic light detection (TLD) method as an advanced driver assistance system (ADAS) for elderly drivers. Since an increase in traffic accidents is associated with the aging population and an increase in elderly drivers causes a serious social problem, the provision of ADAS for older drivers via TLD is becoming a necessary(Ed: verify word choice: necessary?) public service. Therefore, we propose an economical TLD method that can be implemented with a simple black box (built in camera) and a smartphone in the near future. The system utilizes a color pre-processing method to differentiate between the stop and go signals. A mathematical morphology algorithm is used to further enhance the traffic light detection and a circular Hough transform is utilized to detect the traffic light correctly. From the simulation results of the computer vision and image processing based on a proposed algorithm on Matlab, we found that the proposed TLD method can detect the stop and go signals from the traffic lights not only in daytime, but also at night. In the future, it will be possible to reduce the traffic accident rate by recognizing the traffic signal and informing the elderly of how to drive by voice.
This paper proposes a new method of the traffic signal detection and the recognition in an HSI color model. The proposed method firstly converts a ROI image in the RGB model to in the HSI model to segment the color of a traffic signal. Secondly, the segmented colors are dilated by the morphological processing to connect the traffic signal light and the signal light case and finally, it extracts the traffic signal light and the case by the aspect ratio using the connected component analysis. The extracted components show the detection and the recognition of the traffic signal lights. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the detection and the recognition of traffic signals.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권2호
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pp.75-81
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2020
Approximately 1.3 million people die from traffic accidents each year, and smartphone usage while driving is one of the main causes of such accidents. Therefore, detection of smartphone usage by drivers has become an important part of distracted driving detection. Previous studies have used single camera-based methods to collect the driver images. However, smartphone usage detection by employing a single camera can be unsuccessful if the driver occludes the phone. In this paper, we present a driver smartphone usage detection system that uses multiple cameras to collect driver images from different perspectives, and then processes these images with ensemble convolutional neural networks. The ensemble method comprises three individual convolutional neural networks with a simple voting system. Each network provides a distinct image perspective and the voting mechanism selects the final classification. Experimental results verified that the proposed method avoided the limitations observed in single camera-based methods, and achieved 98.96% accuracy on our dataset.
최근의 CCTV 카메라는 많은 경우 네트워크 카메라이며, 고화질 영상을 인터넷으로 전송하는 경우 큰 부하가 될 수 있다. 본 연구에서는 특정 환경에서 Kinect와 같은 ToF 카메라를 이용하여 제스처 정보를 추출하고 전송하는 방법을 이용하여 트래픽을 감소시킬 수 있는 방법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 제안된 방식은 ToF 카메라의 성능에 의존하므로 응용 분야에 제약이 있을 수 있지만 가정이나 사무실과 같은 소규모 실내공간의 보안 또는 안전 관리에 효율적으로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 CCD 카메라를 통해 전송되는 영상 시퀀스를 대상으로 움직이는 물체의 형태가 보행중인 사람, 혹은 자동차인지를 식별하고 이의 이동 방향을 판단하여, 이를 추적하는 무인 감시 시스템을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 고정 카메라 환경에서 유동적인 배경으로부터 안정된 움직임 추출을 위하여 배경과 이동 물체를 통계적 매개 변수로 모델링하고 배경만이 존재하는 초기 연속 영상 중 일부에 대하여 통계적으로 학습한다. 또한, 능동카메라 환경에서는 카메라 움직임에 의하여 배경에서도 움직임 에너지가 발생하므로 예측된 이동 궤적정보를 이용함으로써 연산량의 감소와 정확성을 기하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 고정카메라 및 능동카메라 환경에서 취득한 연속 영상에 적용한 결과 안정된 추적 결과를 얻었다. 제안한 알고리즘은 제한된 지역내의 무인 감시 시스템 도로 환경에서 교통흐름의 모니터링 시스템 및 나아가서 지능형 도로망을 위한 자가 주행 시스템에 적용이 기대된다.
Traffic lights are common in cities and are important cues for the path planning of intelligent vehicles. In this paper, we propose a robust and efficient algorithm for recognizing traffic lights from video sequences captured by a low cost off-the-shelf camera. Instead of using color information for recognizing traffic lights, a shape based approach is adopted. In learning and detection phase, Histogram of Oriented Gradients (HOG) feature is used and a cascade classifier based on Adaboost algorithm is adopted as the main classifier for locating traffic lights. To decide the color of the traffic light, a technique based on histogram analysis in HSV color space is utilized. Experimental results on several video sequences from typical urban environment prove the effectiveness of the proposed algorithm.
IEEE 802.15.4 specification which defines low-rate wireless personal area network(LR-WPAN) has application to home or building automation, remote control and sensing, intelligent management, environmental monitoring, and so on. Recently, it has been considered as an alternative technology to provide multimedia services such as automation via voice recognition, wireless headset and wireless camera for surveillance. In order to evaluate capability of voice traffic on the IEEE 802.15.4 LR-WPAN, we supposed two scenarios, voice traffic only and coexistence of voice and sensing traffic. For both cases we examined delay and packet loss rate in case of with and without acknowledgement, and various beacon period varying with beacon and superframe order values. In LR-WPAN with voice devices only, total 5 voice devices could be applicable and in the other case, i.e., coexisted cases of voice and sensor devices, a voice device was able to coexist with about 60 sensor devices.
현재 인터넷으로 감시 카메라를 이용하여 교통량을 보여주는 서비스가 제공되고 있으나, 일반적으로 사용자가 지도 위의 일정 위치를 지정하면 카메라가 장착되어 있는 기준으로 영상을 보여준다. 본 논문에서는 상단이 북쪽으로 표시되는 일반적인 지도에 현재 카메라에서 촬영되고 있는 도로의 영상을 지도 기준으로 위에서 바라보는 시점(Bird's-eye view)으로 변형(Warping)하여 보여줌으로써 사용자가 직관적으로 현재의 도로 상황을 한눈에 볼 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 카메라 영상에서 보여주고 있는 도로 평면을 강인하게 추정하기 위해 밝기 변화에 강인할 수 있는 움직임 벡터를 이용하여 도로 평면을 추정하는 방법을 제안하며, 지도와 같은 방향성을 가질 수 있도록 재조정하는 과정을 적용하고 지도 위에 표시할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제시하였다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 지도와 같이 사용자가 인지하기 편리한 영상으로 변형되는 결과를 확인하였다.
안개로 인한 대형교통사고를 예방하기 위한 안개경고시스템의 핵심요소는 시정을 측정하는 장치이며, 최근 고가의 안개센서 보다 인간의 시정감각과 유사하면서도 저렴하고 정확한 시정측정장치에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 도로의 CCTV 카메라를 이용하여 시정을 측정하기 위해 개발된 도로시정측정시스템(RVMS)의 성능 평가 방법 및 결과를 제시하고, 고속도로 등 도로 적용에 따른 경제성과 활용방안을 제시한다. 성능평가는 여주시험도로에 전용 CCTV 카메라, 안개센서, 목측을 위한 시정표지를 설치하고 시험운영결과를 DVR에 기록하여, 특정 안개발생 시간대에 대해 RVMS와 안개센서 결과를 목측결과와 비교분석하였다. 실험결과, 목측을 기준으로 RVMS가 안개센서 대비 높은 측정안정성과 정확성을 가진 것으로 분석되었다. 또한, 본 논문에서는 RVMS가 기존 안개센서 대비 높은 경제성을 가지고 있음을 제시하고 RVMS의 다양한 활용방안을 제시한다. 높은 성능과 경제성을 가진 RVMS의 적절한 활용은 안개발생시 도로 이용자의 교통사고 예방뿐만 아니라 광역 시정정보 수집 및 활용에 획기적인 계기를 마련할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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