영상처리를 이용한 공간 교통정보 수집 = Spatial traffic information collection using image processing
저자
발행사항
용인 : 명지대학교 대학원, 2002
학위논문사항
학위논문(박사)-- 명지대학교 대학원: 정보통신공학과 2002. 8
발행연도
2002
작성언어
한국어
주제어
KDC
566.74 판사항(4)
DDC
388.31 판사항(20)
발행국(도시)
경기도
형태사항
viii, 127p. : 삽도 ; 26cm.
소장기관
영상처리에 기반하여 교통영상을 분석하고 측정하는 교통정보의 종류는 크게 지점 교통정보와 공간 교통정보로 구분된다. 지점 교통정보는 미리 정의된 특정 지점에 대하여 차량의 존재 여부를 분석하여 얻을 수 있으며, 공간 교통정보는 일정 구간내 차량의 움직임을 지속적으로 관찰해야만 얻을 수 있으므로 고급 영상처리 기술을 필요로 한다. 입력된 비디오로부터 공간 교통정보 측정을 위해서는 차량 탐지, 차량 추적, 교통정보 측정의 3단계 처리 과정을 거친다.
차량 탐지를 위해서 배경차이 방법을 사용하였다. 기존의 배경 생성 연구들은 교통 흐름이 복잡할 때 매우 좋지 않는 결과를 보이는데, 본 논문에서는 정체가 심한 고속도로의 배경 생성을 위해 차량 탐지 정보를 이용한 배경 생성 및 갱신 방법을 제안하였으며, 복잡한 교차로 상황에서도 견고하게 배경을 생성할 수 있는 장면차이 기반 초기 배경 생성 방법을 제안하였다. 또한, 기존의 연구들은 비디오 입력시 급격한 밝기 변화에 대응하지 못하는 단점이 있는데 이 문제를 해결하기 위하여 배경영상의 밝기값에만 반응하는 사용자 제어 아이리스 매카니즘을 제안하였다.
차량 추적 방법으로 모션에너지와 예측에 기반한 실시간 이동물체 추적 방법을 제안하여 상응에 필요한 탐색 공간을 줄였으며, 차량 추적시 물체의 겹침과 나타남이 있는 상황하에서도 영상열간 정확한 상응을 통해 견고한 추적을 가능하게 하였다.
교통정보 측정과 관련한 대부분의 기존 연구는 지점 교통정보 측정에 국한되어 있으나, 본 논문에서는 영상내 모든 화소간 실측거리를 계산하고 차량의 이동시간을 측정하여 구간 통행량/통행시간/통행속도는 물론 대기행렬 길이, 회전/직진 교통류 등의 공간 교통정보를 측정·수집하는 방법을 제안하였으며 실험을 통하여 95%∼100%의 정확도를 보였다. 또한, 거리-시간 다이어그램 분석에 기반한 충격파 속도의 자동 측정 방법을 제안하여 신호 교차로에서의 실험 결과를 보였다.
Traffic information can be obtained through the analysis and measurement of traffic images by image processing and can be broadly categorized into point information and spatial information. Point information can be obtained by checking only the presence of vehicles at pre-specified points (small area), whereas spatial information which require more high-level image processing technique can be obtained by persistently monitoring the large area of traffic scene. To obtain spatial information by image processing, we need to do global tracking for all the vehicles in the pre-defined sensing area of traffic scene. The process of traffic information collection system based on global tracking consists of 3 steps: vehicle detection, vehicle tracking, and traffic information measurement.
For vehicle detection, we designed a new background differencing method. Background differencing needs background generation and update. Conventional methods for background generation do not yield good results in congested highway and intersections with heavy traffic. To improve on this, we design a new background image generation method using high-level vehicle detection information and a new frame differencing based initial background generation method. These methods perform far better in highway with heavy traffic and work well in complicated intersections.
For video input, conventional approaches used auto iris which is very poor in adaptation for sudden brightness change. To overcome this, we suggest a new iris control mechanism, called User-Controlled Iris(UCI), in which iris control depends only on background brightness.
For tracking, we use prediction and correspondence method where we allow virtual vehicle tracking.
For traffic information measurement, we measure spatial traffic information such as interval volume/speed/time, queue length, shockwave speed, etc.
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