KCI등재
SCOPUS
지능형 교통 체계를 위한 딥러닝 기반 객체 검출 활용 방법론
저자
발행기관
학술지명
제어·로봇·시스템학회 논문지(Journal of institute of control robotics and systems)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
1016-1022(7쪽)
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0
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Most machine vision solutions for intelligent transport systems begin with the extraction of hand-crafted visual features from traffic scenes. In this study, the category-specific information for detecting specific visual patterns was investigated by replacing machine vision solutions with a standard convolutional neural network (CNN)-based object detector, and three practical applications of the system were developed. First, our system learned important categories, such as pedestrian and vehicles, for traffic monitoring and management. In addition, while collecting related databases, we efficiently performed data augmentation and improved the recognition accuracy of the system for several user-defined events. Further, the displacement of the detected positions between consecutive frames was converted into the real-world distance to compute the physical velocity of a vehicle. Second, we developed a vision-based system for a real-time lane-level traffic congestion measurement. After tracking the detected vehicles, the estimated velocities of vehicles for each lane were averaged. Subsequently, traffic congestion was determined based on the number of detected vehicles and averaged velocity. Third, we presented a context-aware method for background maintenance. To handle dynamic background objects, we utilized a 2D object detector to identify the category-specific background patterns. The key observation was that the detected regions do not belong to a true background. Hence, we developed a new confidence map to update the static background model and exclude pre-learnt background objects for conventional background subtraction methods. In the study, more than eight user-defined events were suggested by the combination of traditional machine vision techniques and deep learning-based object detectors with a substantial number of training images. In addition, our key ideas were validated using various datasets, such as five different scenes for lane-level traffic congestion and two CCTV image sequences for object-aware background subtraction and unseen object detection in the challenging traffic congestion. Lastly, the suggested applications of this system for intelligent transport systems were successfully demonstrated.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-12-29 | 학회명변경 | 한글명 : 제어ㆍ로봇ㆍ시스템학회 -> 제어·로봇·시스템학회 | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 제어.자동화.시스템공학 논문지 -> 제어.로봇.시스템학회 논문지외국어명 : Journal of Control, Automation and Systems Engineering -> Journal of Institute of Control, Robotics and Systems | KCI등재 |
2007-10-29 | 학회명변경 | 한글명 : 제어ㆍ자동화ㆍ시스템공학회 -> 제어ㆍ로봇ㆍ시스템학회영문명 : The Institute Of Control, Automation, And Systems Engineers, Korea -> Institute of Control, Robotics and Systems | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.69 | 0.69 | 0.55 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.45 | 0.39 | 0.509 | 0.14 |
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