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연속 영상 분석에 의한 다중 차량 검출 방법의 연구
A Study on The Detection of Multiple Vehicles Using Sequence Image Analysis

한상훈   (한국재활복지대학 정보보안과  ); 이강호   (한국재활복지대학 정보보안과  );
  • 초록

    본 연구는 연속된 컬러 영상으로부터 전방의 차량과 차선을 검출하는 과정에서 연속 영상 분석을 통하여 다중 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 하나의 프레임에서 차량 후보 영역의 검출은 그림자 특징과 에지 성분을 이용한다. 그리고, 다중 차량 영역을 검출하는 방법은 연속된 영상에 존재하는 차량 후보 영역들의 차량 추정값과(EOV)과 누적 유사도 함수(ASF)를 분석하여 차량일 가능성을 검사한다. 대부분의 연구 방법이 전방의 한 차량을 검출하는데 비해 본 연구에서는 여러 차량을 검출하는 방법을 제시하였으며, 교통량이 많고, 차선 변경이 자주 있는 경우에도 차량의 검출이 가능하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량 검출 알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도 및 차량검지 결과를 보인다.


    The purpose of this thesis is to detect multiple vehicles using sequence image analysis at process that detect forward vehicles and lane from sequential color images. Detection of vehicles candidate area uses shadow characteristic and edge information in one frame. And, method to detect multiple vehicles area analyzes Estimation of Vehicle(EOV) and Accumulated Similarity Function(ASF) of vehicles candidate areas that exist in sequential images and examine possibility to be vehicles. Most researches detected a forward vehicles in road images but this research presented method to detect several vehicles and apply enough in havy traffic. To verify the effects of the proposed method, we capture the road images with notebook and CCD camera for PC and present the results such as processing time, accuracy and vehicles detection in the images.


  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. Kim, Young-Tak ; Hahn, Hern-Soo 2010. "Lane detection method using Median Filter based Retinex Algorithm in Foggy Image" 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, 15(8): 31~39     

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