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동영상에서 교통 신호등 위치 검출 및 신호인식 기법
Efficient Traffic Lights Detection and Signal Recognition in Moving Image 원문보기

한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회, 2015 Oct. 26, 2015년, pp.717 - 719  

오성 (한밭대학교 정보통신전문대학원) ,  김진수 (한밭대학교 정보통신전문대학원)

초록
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국내외적으로 무인자동차에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 기존에 2D 기반의 네비게이션과 같은 시스템의 단점을 보완하고 더 안전한 주행을 할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하기 위해 연구되고 있다. 본 논문에서는 동영상에서 교통 신호등의 위치 검출 및 신호인식 기법을 구현하여 보다 효과적으로 실시간 영상처리가 가능하도록 그 방법을 제안한다. 차량 전방의 깊이 정보를 측정하는 방법의 한계와 무인자동차 구현을 위한 신호등 인식기능의 한계, 그리고 기존 신호등 인식프로그램은 밝기변화에 민감하여 신호분석에 장애가 있다는 점을 고려하여 영상처리를 이용해 차량 전방의 깊이정보를 파악하고, 신호등을 검출하여 신호를 분석하고 전방에 검출된 신호등의 색성분과 신호등-차량 간의 거리를 구하는 프로그램을 구현한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The research and development of the unmanned vehicle is being carried out actively in domestic and foreign countries. The research is being carried out to provide various services so that the weakness of system such as conventional 2D-based navigation systems can be supplemented and the driving can ...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이러한 사례들로 인하여 교통신호 검출과 인식에 관련하여 컬러비전시스템을 이용한 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 검출마스크를 이용하여 교통신호등 위치를 검출하고 신호를 인식하는 기법을 제시한다. 또한 기존의 방법에서는 신호등의 비율, 사각형 근사화, 색 영역의 무게중심의 위치, 원형 근사화가 모두 만족해야 신호등이라고 판단했었는데 신호등 비율의 2.
  • 본 논문에서는 차량의 정지등이나 다른 유사한 물체들이 존재하는 환경에서도 신호등의 색상정보와 외곽선색상 검출이 용이하도록 오류 없이 교통신호등을 추적하고 인식하는 실시간으로 처리가 가능한 교통신호등 인식 기법에 대해 제시하였다. 비율을 좀 더 넓게 둠으로써 차량을 주행하면서 블랙박스 동영상 2분 40초 구간 내 검출된 사각형의 개수가 2.
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