실외 도로에서의 영상기반 차량 감시에 관한 연구

• 영문명: A Study for Video-based Vehicle Surveillance on Outdoor Road
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 박근수(Keun-Soo Park) 김현태(Hyun-Tae Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제8권 제11호, 1647~1653쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2013.11.30

국문 초록

실외 도로에서의 차량 검출 성능은 기상 상태, 태양 이동에 의한 그림자, 조도 변화 등에 영향을 받는다. 본 논문에서는 낮 시간대의 실외도로에서 이러한 주변 환경변화에 강건한 배경 추정 알고리즘과 연동한 차량 검출 시스템을 제안한다. 배경 추정 알고리즘은 혼합 가우시안 모델을 적용하고 후보 영역에 대한 차량 검출은 Adaboost 알고리즘을 적용하였다. 흐린 날, 비오는 날 등 동일한 실제 도로에서 서로 다른 기후에 획득한 CCTV 비디오 영상을 사용한 실험을 통해 제안하는 방법이 일반 도로에서의 차량 검출에 유용한 것을 확인하였다.

영문 초록

Detection performance of the vehicle on the road depends on weather conditions, the shadow by the movement of the sun, or illumination changes, etc. In this paper, a vehicle detection system in conjunction with a robust background estimate algorithm to environment change on the road in daytime is proposed. Gaussian Mixture Model is applied as background estimation algorithm, and also, Adaboost algorithm is applied to detect the vehicle for candidate region. Through the experiments with input videos obtained from a various weather conditions at the same actual road, the proposed algorithm were useful to detect vehicles in the road.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 배경 추정 알고리즘

Ⅲ. 제안하는 차량 검출 알고리즘

lV. 실험 및 결과

Ⅴ. 결 론

참고 문헌

키워드

Outdoor Road Vehicle Detection Gaussina Mixture Model Adaboost 실외도로 차량검출 혼합 가우시안 모델 Adaboost