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임베디드 기반의 보행자 안전을 위한 전자감응시스템 구현
Implementation of the Electronic Sensor System for Pedestrian Safety Based on Embedded 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.8, 2015년, pp.1825 - 1830  

류승한 (Department of Computer Engineering, Paichai University) ,  박성원 (Daekyung Electronic & Communication Co.) ,  문건희 (Daekyung Electronic & Communication Co.) ,  정회경 (Department of Computer Engineering, Paichai University)

초록
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일부 보행자의 경우 보행자 신호등이 적색임에도 불구하고 무단횡단을 하거나 차도에 내려서서 보행 신호를 기다리기도 한다. 이럴 경우 자칫하면 교통사고로 이어질 수 있다. 이에 적외선 센서를 이용하여 보행자가 차도로 진입할 경우 경고 안내 방송을 해주는 방식으로 채택해왔으나, 이 경우 교차로의 곡선형 횡단보도에는 설치가 어렵다. 본 논문에서는 카메라의 영상 검지 방식을 사용하여 보행자를 검지하는 방법에 대해 제안한다. 보행철주 상단에 설치된 카메라를 이용하여 이미지를 획득하고, 획득한 이미지를 이용하여 보행자 검지구간을 설정한다. 또한, 획득한 이미지에 대해 소벨( Sobel) 영상 처리 방식을 이용하여 변환하고 변환한 이미지를 다른 이미지와 비교하여 보행자 검지방법을 선택하였다. 이 영상 검지 방식을 사용하면 곡선형 횡단보도에서 보행자를 검지하는데 효과적이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In some cases, despite the pedestrian jaywalking pedestrian traffic lights to red, or even wait for the walk signal to stand down in the driveway. If this is the case may be liable to lead to a traffic accident. Thus, using an infrared sensor wateuna adopted the approach that the warning announcemen...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 논문의 임베디드 시스템을 이용한 실시간처리를 위하여서는 무인 경계 장비 등에서 사용하는 영상 변화 감지 알고리즘을 사용하여 실시간 구현을 가능하게 하였다.
  • 본 논문에서는 카메라의 영상 검지 방식을 사용하여 보행자를 검지하는 방법에 대해 제안하였다. 이에 대해 다음과 같은 효과를 얻었다.
  • 본 논문은 현재 카메라를 이용하여 영상을 촬영 및 획득하고, 이를 비교하여 보행자를 검지하는 방식이다. 이것은 향후 보행자 수를 카운트하여 보행자의 왕래가 많은 시간대에는 보행신호 시간을 늘려주고, 보행자의 왕래가 적은 시간대에는 주행신호를 늘려주는 등의 기술에 접목할 수 있을 것으로 기대된다.
  • 자동차의 급증으로 교통사고로 인한 인적, 지적 재산피해도 많다. 논문은 횡단보도에서의 교통사고를 방지하고자 전자감응 시스템을 개발하였다.
  • 검지하는 방법에 대해 제안한다. 이에 따라 기존방식보다 곡선형도로의 횡단보드에서 보행자를 효과적으로 검지할 수 있도록 한다.
  • 이에 본 논문에서는 카메라를 이용하여 횡단보도 내의 영상을 획득하고, 획득된 영상을 소벨(Sobel) 영상으로 변환하여 비교하는 방식으로 횡단보도의 보행자 여부를 검지하는 방법에 대해 제안한다. 이에 따라 기존방식보다 곡선형도로의 횡단보드에서 보행자를 효과적으로 검지할 수 있도록 한다.
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참고문헌 (8)

  1. H. C. Yoon, "A Study of how secondary traffic lights are used to direct right-turning cars on at intersections," , M. S. dissertation, Seoul University, 2006. 

  2. C. U. Do, "Traffic Engineering Principles," Cheong Moon Gak, 1991. 

  3. E. Y. Kim, "A Study on the management of Traffic accident data for reducing Traffic accident," M. S. dissertation, Myongji University, 2007. 

  4. J. J. Lee, J. C. Shim and J. H. Lee, "Segmentation of Fingerprint Image Using Sobel Operator," Semiconductor Technology and Science, Vol.19, No.2, pp.1417-1419, Nov, 1996. 

  5. W. K. Kim, "A Study on the Detecting Method of Intercept Violation Vehicles Using an Image Detection Techniques," M. S. dissertation, Dongguk University, 2009. 

  6. S. S. Kim, "A Study on False Alarm Rate Reduction Method of Automatic Incident Detection Algorithm using Adjustment of Data Discrepancy between Video Image Detectors," M. S. dissertation, Kyonggi University, 2005. 

  7. S. H. Yoo, "A study on the obstacle detection system by image processing for intelligence of level crossing," Ph. D. dissertation, Sungkyungkwan university, 2009. 

  8. Y. S. An, "A Real-Time Traffic Accident Detection System Using a DVR Image Detector," Ph. D. dissertation, Mokpo National university, 2007. 

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