가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 이용한 터널 내에서의 차량 검출

• 영문명: Vehicle Detection in Tunnel using Gaussian Mixture Model and Mathematical Morphological Processing
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김현태(Hyun-Tae Kim) 이근후(Geun-Hoo Lee) 박장식(Jang-Sik Park) 유윤식(Yun-Sik Yu)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제7권 제5호, 967~974쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2012.10.30

국문 초록

본 논문에서는 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 터널 내에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대한 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 그 다음 단계로 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 최종적으로는 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 차량을 검출한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 검출방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.

영문 초록

In this paper, a vehicle detection algorithm with HD CCTV camera images using GMM(Gaussian Mixture Model) algorithm and mathematical morphological processing is proposed. At the first stage, background could be estimated using GMM from CCTV input image signal and then object could be separated from difference image of the input image and background image. At the second stage, candidated object were reformed by using mathematical morphological processing. Finally, vehicle object could be detected using vehicle size informations depend on distance and vehicle type in tunnel. Through real experiments in tunnel, it is shown that the proposed system works well.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 배경추정 기법

Ⅲ. 제안하는 차량검출 시스템

Ⅳ. 실험 및 결과

Ⅴ. 결 론

참고 문헌

키워드

가우시안 혼합모델(GMM) 형태학적 정보 차량 검출 Gaussian Mixture Model Mathematical Morphology Vehicle Detection