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NTIS 바로가기정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.4 no.2, 2015년, pp.83 - 90
백정희 (숭실대학교 미디어학과) , 민주영 (상지영서대학교 국방정보통신과) , 남궁성 (한국도로공사 도로교통연구원 교통연구실) , 윤석환 (세명대학교 컴퓨터학부)
Almost of current Automatic Incident Detection(AID) algorithms involve the vulnerability that detects the traffic accident in open road or in tunnel as the traffic jam not as the traffic accident. This paper proposes the improved accident detection algorithm to enhance the detection probability base...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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터널 내 사고감지 시스템으로 무엇을 고려할 수 있는가? | 터널 내 사고감지 시스템으로는 루프 감지 시스템(Loop Detection System), 레이더 감지기, CCTV 감지지 등을 고려할 수 있는데, 이 중에서 가장 많이 쓰이는 시스템은 CCTV를 이용한 자동사고감지시스템(Automatic Incident Detection,AID)이다. 독일, 스페인, 프랑스, 영국, 노르웨이 등에서는 터널 내 CCTV를 법적으로 의무 설치하도록 하고 있다[5]. | |
터널 내 사고감지를 위해 어떤 방법이 제안되고 있는가? | 터널 내 사고감지를 위하여 목표물체(차량)를 감지하는 방법, 차량의 궤적을 추적하는 방법과 통계적인 방법 등이제안되고 있다. 또한 여러 컴퓨터 비전 알고리즘의 조합을 통해 터널 내 정지차량, 저속 교통 흐름, 개별차량의 속도와 차량 분리(vehicle classification) 등 사고 발생과 관련된 여러 데이터에 대한 분석 및 감지를 하고 있다[8]. | |
가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리기법을 적용한 차량 감지 알고리즘의 단점은 무엇인가? | 이 방법은 프레임 간 GMM 배경 추정을 적용함으로써 터널 내에 설치된 일정한 간격의 조명과 영상잡음에 대하여 효과적인 배경을 추정하며, GMM 배경 추정과 차영상(difference image)으로부터 검출된 객체(차량)가 정확히 한 대씩 레이블링(labeling)이 안 되는 것을 해결하기 위해 MMP를 통하여 2개 이상의 분리된 객체를 하나의 객체로 분리(segmentation)함으로써 차량객체의 검출 오류를 감소시키는 방법을 제안하였다. 그러나 이 방법은 교통량이 적은 터널 내에서는 효과적일 수 있으나, 혼잡한 상황에서는 오히려 2대의 차량을 각각 분리하는 데 한계가 있어 실 영상에 발생하는 모든 경우에 적용하기에는 어려움이 있다. |
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