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전방 추돌 경보를 위한 영상 기반 실시간 차량 검출 및 추적 알고리즘
Vision-based Real-time Vehicle Detection and Tracking Algorithm for Forward Collision Warning 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.25 no.7, 2021년, pp.962 - 970  

홍성훈 (CARNAVICOM) ,  박대진 (School of Electronics Engineering, Kyungpook National University)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The cause of the majority of vehicle accidents is a safety issue due to the driver's inattention, such as drowsy driving. A forward collision warning system (FCWS) can significantly reduce the number and severity of accidents by detecting the risk of collision with vehicles in front and providing an...

주제어

표/그림 (12)

참고문헌 (10)

  1. P. Viola and M. Jones, "Rapid object detection using a boosted cascade of simple features," Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2001, vol. 1, pp. 511-518, 2001. doi: 10.1109/CVPR.2001.990517. 

  2. C. Zhang, G. Liu, X. Zhu, and H. Cai, "Face Detection Algorithm Based on Improved AdaBoost and New Haar Features," 2019 12th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI), pp. 1-5, 2019. doi: 10.1109/CISP-BMEI48845.2019.8965841. 

  3. W. Lee and C. Chen, "A Fast Template Matching Method With Rotation Invariance by Combining the Circular Projection Transform Process and Bounded Partial Correlation," in IEEE Signal Processing Letters, vol. 19, no. 11, pp. 737-740, Nov. 2012. doi: 10.1109/LSP.2012.2212010. 

  4. S. Zhang and L. Su, "A New Fast Matching Algorithm for Angle-Adaptive Grayscale Templates," 2019 2nd World Conference on Mechanical Engineering and Intelligent Manufacturing (WCMEIM), pp. 672-675, 2019. doi: 10.1109/WCMEIM48965.2019.00142. 

  5. S. A. Nur, M. M. Ibrahim, N. M. Ali, and F. I. Y. Nur, "Vehicle detection based on underneath vehicle shadow using edge features," 2016 6th IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering (ICCSCE), pp. 407-412, 2016. doi: 10.1109/ICCSCE.2016.7893608. 

  6. S. Zhang, L. Chai, and L. Jin, "Vehicle Detection in UAV Aerial Images Based on Improved YOLOv3," 2020 IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control (ICNSC), pp. 1-6, 2020. doi: 10.1109/ICNSC48988.2020.9238059. 

  7. M. A. Zulkhairi, Y. M. Mustafah, Z. Z. Abidin, H. F. M. Zaki, and H. A. Rahman, "Car Detection Using Cascade Classifier on Embedded Platform," 2019 7th International Conference on Mechatronics Engineering (ICOM), pp. 1-3, 2019. doi: 10.1109/ICOM47790.2019.8952064. 

  8. Z. Hao, Q. Feng, and L. Kaidong, "An Optimized Face Detection Based on Adaboost Algorithm," 2018 International Conference on Information Systems and Computer Aided Education (ICISCAE), pp. 375-378, 2018. doi: 10.1109/ICISCAE.2018.8666925. 

  9. K. Chang and C. Fan, "Cost-Efficient Adaboost-based Face Detection with FPGA Hardware Accelerator," 2019 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan (ICCE-TW), pp. 1-2, 2019. doi: 10.1109/ICCE-TW46550. 2019.8991862. 

  10. NXP Layerscape LS1028A Family of Industrial Applications Processors [Internet]. Available: https://www.nxp.com/docs/en/fact-sheet/LS1028AFS.pdf. 

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