영상기반 차량 후미등 상태 인식 알고리즘

• 영문명: Video Based Tail-Lights Status Recognition Algorithm
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김규영(Gyu-Yeong Kim) 이근후(Geun-Hoo Lee) 도진규(Jin-Kyu Do) 박근수(Keun-Soo Park) 박장식(Jang-Sik Park)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제8권 제10호, 1443~1449쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2013.10.30

국문 초록

전방 차량의 자동검출은 충돌회피, 자동운행제어 그리고 자동 헤드램프 조정 등의 고급 운전지원시스템의 통합 요소이다. 주야간 상관없이 전방 차량 자동 검출과 운행 상태를 인지하는데 있어 후미등은 중요한 역할한다. 그런데, 많은 운전자들이 차량의 후미등 상태를 알지 못하고 운행하는 경우가 많다. 따라서, 후미등에 이상이 있는 차량에 대하여 자동으로 후미등 이상 상태를 알려주는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 영상처리 및 인식기술을 기반으로 차량의 후미등 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 톨게이트 등으로 진입하는 차량을 검출하기 위하여 배경추정기법, 옵티컬 플로우(optical flow) 그리고 Euclidean 척도를 이용한다. Lab 색좌표에서 집중 맵(saliency map)을 적용하여 차량에서 후미등 영역을 검출하고 상태를 판정한다. 고속도로 톨게이트영상을 이용하여 후미등 상태인식 실험을 하고, 제안하는 방법이 운전자에게 후미등 상태 전달하는데 활용할 수 있음을 보인다.

영문 초록

Automatic detection of vehicles in front is an integral component of many advanced driver-assistance system, such as collision mitigation, automatic cruise control, and automatic head-lamp dimming. Regardless day and night, tail-lights play an important role in vehicle detecting and status recognizing of driving in front. However, some drivers do not know the status of the tail-lights of vehicles. Thus, it is required for drivers to inform status of tail-lights automatically. In this paper, a recognition method of status of tail-lights based on video processing and recognition technology is proposed. Background estimation, optical flow and Euclidean distance is used to detect vehicles entering tollgate. Then saliency map is used to detect tail-lights and recognize their status in the Lab color coordinates. As results of experiments of using tollgate videos, it is shown that the proposed method can be used to inform status of tail-lights.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 영상기반 후미등 상태인식 개요

Ⅲ. 차량검출 방법

Ⅳ. 후미등 검출 및 상태인식 방법

Ⅴ. 시뮬레이션 결과 및 검토

Ⅵ. 결 론

참고 문헌

키워드

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