영상처리를 이용한 루프 방식의 차량정보추출 알고리즘에 관한 연구
A Study on Traffic Information Extraction Algorithm of Loop Method by Using Image Process
- 발행기관 亞洲大學校 大學院
- 지도교수 金容得
- 발행년도 2005
- 학위수여년월 2005. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 본문언어 한국어
초록/요약
본 논문에서는 기존에 도로상에 설치되어 있는 과속단속카메라를 대체할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 도로 밑에 설치되는 루프방식이나 피에조방식의 기존 과속단속카메라는 유지, 보수, 설치와 모듈의 업데이트 및 초기 구입비용이 매우 고가이나, 본 논문에서 제안하는 속도측정 알고리즘은 영상처리를 이용하기 때문에 도로상에 검지센서를 매설할 필요가 없어서 기존의 과속카메라의 단점을 극복시켜 줄 수 있다. 도로상에 매설되던 검지센서를 영상의 임의의 두 지점에 설치해서 검지선을 통과하는 프레임 수를 계산함으로써 차량의 속도를 구할 수 있다. 속도의 측정 전에 이루어지는 차량의 검지는 그림자에 의한 오차를 줄이기 위해 그림자제거 알고리즘이 추가되었다. 속도의 정확한 측정을 위해서는 검지선을 여러 개 설치하거나 영상 프레임의 속도를 높임으로서 해결 될 수 있다. 또한 영상처리 방식을 이용하기 때문에 한 카메라에서 과속측정과 교통정보의 추출이 가능하다. 본 논문의 알고리즘에서 악천후 시의 정확한 차량 검출 문제와 카메라의 자동보정 문제가 고려된다면 기존의 무인감시카메라를 매설이 필요 없는 간편한 카메라로 대체할 수 있을 것이다.
more초록/요약
This paper proposes the algorithm that can replace overspeed control camera installed on the road. In the case of existing overspeed control camera loop of method or piezo method, maintenance, repair, installation, updating and price are expensive but if using the algorithm of this paper, the defect of existing overspeed control camera can be reduced. We can extract the velocity of vehicle after the detection line that was installed under the road, is made on the imaginary two spot of image as the number of that frames is calculated. To reduce the error, we added cast shadow removal algorithm to the algorithm of the vehicle detection. Also if we make many imaginary detection line on the image or if we extract many image frame from camera, more accurate velocity can be got. In this paper, if the problem of the poor weather and the auto calibration of camera is considered, this algorithm can replace the existing algorithm of loop method or piezo method.
more목차
목차
국문요약
제1장 서론 = 1
제2장 전처리과정 = 5
제1절 화상의 잡음 = 5
제2절 메디언 필터 = 7
제3장 영상으로부터 그림자가 제거된 차량의 검출 = 10
제1절 기존의 무인 감시기 = 10
제2절 검지선 설정 = 12
제3절 R, G, B 영상을 Y, Cr, Cb 영상으로 변환 = 14
제4절 그림자 제거 알고리즘 = 16
제4장 차량의 속력 계산 및 차종의 분류 = 23
제1절 차량의 속력 추출 = 25
제2절 차종의 분류 및 차량 대수 카운트 = 27
제5장 시뮬레이션 측정 = 29
제6장 결론 = 35
참고문헌 = 37
Abstract = 39
