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문제 정의
- 현재 정지영상에서 특정 물체의 존재 유무와 영상 내에서의 위치를 알아내는 것을 탐지 기술로 본다. 그리고 연속적이거나 여러 시간에 걸쳐 수집된 정지영상들의 집합, 또는 동영상을 대상으로 이전 프레임과 현재 프레임에서 탐지한 물체의 동일성, 위치 변화, 상태변화를 알아내는 것을 추적 기술로 본다. 두 기술의 특성 차이로 인해 영상을 이용한 감시 시스템에서는 두 기술을 번갈아 가며 사용하거나 동시에 사용하는 방법을 사용한다.
- 카메라의 배치는 한국의 터널 내 일반적인 CCTV 카메라 배치인 후방 측면을 바라보는 방향으로 설정한다. 또한 본 연구에서는 CCTV 카메라의 PTZ (Pan-Tilt-Zoom) 기능을 활성화하여 카메라가 움직이고 있는 동안에는 기능을 중지하는 것으로 한다. 본 연구에서는 조명의 상태는 터널에서 가변적으로 변화하고 있는 모든 상태에 맞추어 자동적으로 적응하는 것으로 하되, 조명 자체가 완전히 꺼지거나 조명이 고장 나서 육안으로도 영상을 판별하는 것이 불가능한 상황은 무시하는 것으로 한다.
- 본 논문에서는 다양한 터널 환경내에서 확보한 CCTV영상자료를 대상으로, 영상처리 분야에서 일반적으로 적용되고 있는 차영상 기반의 MHI-NMS 방법과 머신 러닝 기반의 HoG-NMS 방법에 대한 영상처리 효과를 검토하였다. 이를 통해, 터널 내부 CCTV영상 내의 차량 대수가 늘어날수록 두 기법 모두 정확도가 급격하게 떨어지는 문제점이 발견되었으며, 특히, 차영상을 기반으로 한 방법은 차량 정체 시에는 거의 사용이 불가능할 수 있음을 확인하였다.
- 본 논문에서는 세 가지 방법을 직접 구현하고 실험하며, 이 결과를 통해 터널 유고 상황 판정을 위한 각 방법의 장단점을 파악하고 추후 필요한 후속 연구의 방향을 설정코자 하였다. 1, 2장에서 소개한 바와 같이 영상처리 기법, 머신 러닝 기법의 두 가지 방법론에 대해 실험을 진행하였다.
- 본 논문에서는 이런 문제점들을 해결하기 위하여 차량의 탐지와 추적을 구분하여 고찰하였다. 본 논문에서 수행한 세 가지 기법 중, 첫 번째는 일정 시간 동안 취득한 차영상들의 단계별 합산을 통한 모션 히스토리 이미지를 이용해 화면에 나타나거나 이동한 차량들을 탐지하는 방법이다.
- 본 논문에서는 터널 내 설치되어 있는 CCTV영상을 통해 돌발 유고상황을 자동으로 탐지하고 빠른시간 내에 현장대응을 유도하여 2차 사고를 예방할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 선행 연구를 수행하였다. 본 선행 연구는 터널 내 자동 영상유고 시스템 개발을 위해 핵심 정보를 제공하기 위한 터널 내 차량을 탐지하여 이동 동선을 추적하는 기법들을 검토하였으며, 그 효과들을 고찰하였다.
- 본 논문에서는 터널 내 설치되어 있는 CCTV영상을 통해 돌발 유고상황을 자동으로 탐지하고 빠른시간 내에 현장대응을 유도하여 2차 사고를 예방할 수 있는 시스템을 개발하기 위한 선행 연구를 수행하였다. 본 선행 연구는 터널 내 자동 영상유고 시스템 개발을 위해 핵심 정보를 제공하기 위한 터널 내 차량을 탐지하여 이동 동선을 추적하는 기법들을 검토하였으며, 그 효과들을 고찰하였다.
- 또한 본 연구에서는 CCTV 카메라의 PTZ (Pan-Tilt-Zoom) 기능을 활성화하여 카메라가 움직이고 있는 동안에는 기능을 중지하는 것으로 한다. 본 연구에서는 조명의 상태는 터널에서 가변적으로 변화하고 있는 모든 상태에 맞추어 자동적으로 적응하는 것으로 하되, 조명 자체가 완전히 꺼지거나 조명이 고장 나서 육안으로도 영상을 판별하는 것이 불가능한 상황은 무시하는 것으로 한다.
- 서론에서 언급된 바와 같이, 터널 영상에 대해서 영상 처리 기법과 머신 러닝 기법을 이용한 두 가지 방법에 대해서 실험을 진행하고 상호 간 비교를 통해 조건별 적절한 방법에 대해 논의하고자 한다. 영상 처리 기법과 머신러닝 기법의 차이점은 특징점의 구현 방법과 탐지기법에 있다.
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