유클리디안 척도를 이용한 차량 추적

• 영문명: Vehicle Tracking using Euclidean Distance
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김규영(Gyu-Yeong Kim) 김재호(Jae-Ho Kim) 박장식(Jang-Sik Park) 김현태(Hyun-Tae Kim) 유윤식(Yun-Sik Yu)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제7권 제6호, 1293~1299쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2012.12.30

국문 초록

본 논문에서는 실시간 차량 검출 및 차량 추적에 대한 알고리즘을 제안한다. 차량 검출은 도로에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대해 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 수행한다. 차량 추적은 검출한 차량 객체를 기반으로 영상 프레임 간 유클리디안 척도를 이용하여 수행한다. 보다 상세히 언급하면, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 최종적으로 차량을 검출한다. 차량 추적은 입력되는 영상프레임간 객체들의 유클리디안 거리 정보를 활용한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 추적방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

영문 초록

In this paper, a real-time vehicle detection and tracking algorithms is proposed. The vehicle detection could be processed using GMM (Gaussian Mixture Model) algorithm and mathematical morphological processing with HD CCTV camera images. The vehicle tracking based on separated vehicle object was performed using Euclidean distance between detected object. In more detail, background could be estimated using GMM from CCTV input image signal and then object could be separated from difference image of the input image and background image. At the next stage, candidated objects were reformed by using mathematical morphological processing. Finally, vehicle object could be detected using vehicle size informations dependent on distance and vehicle type in tunnel. The vehicle tracking performed using Euclidean distance between the objects in the video frames. Through computer simulation using recoded real video signal in tunnel, it is shown that the proposed system works well.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 객체 추적 알고리즘

Ⅲ. 제안하는 차량추적 시스템

Ⅳ. 실험 및 결과

Ⅴ. 결 론

참고 문헌

키워드

가우시안 혼합모델(GMM) 형태학적 정보 유클리디안 거리 차량 추적 Gaussian Mixture Model Mathematical Morphology Euclidean Distance Vehicle Tracking