많은 국가에서 주차공간이 충분하게 확보되지 않은 채 자동차의 수가 급증하고 있다. 이에 따라 불법 주차 현상이 증가하여 보행자와 차량에 불편을 초래하고 교통 체증을 야기하는 등 많은 사회적인 문제가 발생하고 있다. 따라서 차량 추적과 불법 주차를 검출하기 위한 컴퓨터 비전 기반의 시스템을 개발하였다. 이동체를 추출하기 위해서 가우시안(Gaussian) 기반의 배경 제거 기법(background subtraction method)과 OTSU 알고리즘을 조합하였다. ...
많은 국가에서 주차공간이 충분하게 확보되지 않은 채 자동차의 수가 급증하고 있다. 이에 따라 불법 주차 현상이 증가하여 보행자와 차량에 불편을 초래하고 교통 체증을 야기하는 등 많은 사회적인 문제가 발생하고 있다. 따라서 차량 추적과 불법 주차를 검출하기 위한 컴퓨터 비전 기반의 시스템을 개발하였다. 이동체를 추출하기 위해서 가우시안(Gaussian) 기반의 배경 제거 기법(background subtraction method)과 OTSU 알고리즘을 조합하였다. 객체 추출 후에는 불법 주차 여부를 판단하기 위해서 camshift 알고리즘을 이용하여 추적한다. 이후 영상을 포함한 불법 객체를 하르 특성(Haar characteristics) 및 Adaboost 알고리즘 기반의 분류기에 전달해서 검출 객체를 분류하고 불법주차 여부를 판단한다. 다양한 기상조건에서 제안한 시스템에 대한 실제 장면의 실험을 수행하였으며, 정확도, 실시간성 및 안정도 측면에서 평가하였다. 실험 결과 제안한 시스템은 불법 주차 문제의 해결에 실용적이고 효과적인 방안으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
많은 국가에서 주차공간이 충분하게 확보되지 않은 채 자동차의 수가 급증하고 있다. 이에 따라 불법 주차 현상이 증가하여 보행자와 차량에 불편을 초래하고 교통 체증을 야기하는 등 많은 사회적인 문제가 발생하고 있다. 따라서 차량 추적과 불법 주차를 검출하기 위한 컴퓨터 비전 기반의 시스템을 개발하였다. 이동체를 추출하기 위해서 가우시안(Gaussian) 기반의 배경 제거 기법(background subtraction method)과 OTSU 알고리즘을 조합하였다. 객체 추출 후에는 불법 주차 여부를 판단하기 위해서 camshift 알고리즘을 이용하여 추적한다. 이후 영상을 포함한 불법 객체를 하르 특성(Haar characteristics) 및 Adaboost 알고리즘 기반의 분류기에 전달해서 검출 객체를 분류하고 불법주차 여부를 판단한다. 다양한 기상조건에서 제안한 시스템에 대한 실제 장면의 실험을 수행하였으며, 정확도, 실시간성 및 안정도 측면에서 평가하였다. 실험 결과 제안한 시스템은 불법 주차 문제의 해결에 실용적이고 효과적인 방안으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
With the accelerating process of urbanization, the number of private cars has a sharp increase. At the same time, the phenomenon of illegal parking has become more and more obvious, which brings inconvenience to vehicles and pedestrians and easily leads to traffic jam. Therefore, a computer vision b...
With the accelerating process of urbanization, the number of private cars has a sharp increase. At the same time, the phenomenon of illegal parking has become more and more obvious, which brings inconvenience to vehicles and pedestrians and easily leads to traffic jam. Therefore, a computer vision based system for vehicle tracking and illegal parking detection has been developed. Gaussian background based background subtraction method and OTSU algorithm are combined to extract moving objects. After objects extraction, the system takes advantage of camshift algorithm to track extracted targets to judge illegal parking, after which the illegal objects included images are sent to classifier, which is based on Haar characteristics and Adaboost algorithm, to classify the detected objects, and to judge whether it is illegally parked vehicle or not. Under different weather conditions, experiments have been done to the proposed system in real scenes, and the system is evaluated from the aspects of accuracy, real-time, stability. The experiment results indicate that the proposed system is a practical and effective solution to illegal parking problem.
With the accelerating process of urbanization, the number of private cars has a sharp increase. At the same time, the phenomenon of illegal parking has become more and more obvious, which brings inconvenience to vehicles and pedestrians and easily leads to traffic jam. Therefore, a computer vision based system for vehicle tracking and illegal parking detection has been developed. Gaussian background based background subtraction method and OTSU algorithm are combined to extract moving objects. After objects extraction, the system takes advantage of camshift algorithm to track extracted targets to judge illegal parking, after which the illegal objects included images are sent to classifier, which is based on Haar characteristics and Adaboost algorithm, to classify the detected objects, and to judge whether it is illegally parked vehicle or not. Under different weather conditions, experiments have been done to the proposed system in real scenes, and the system is evaluated from the aspects of accuracy, real-time, stability. The experiment results indicate that the proposed system is a practical and effective solution to illegal parking problem.
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