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HoG 특징 기반 사람 탐지와 멀티레벨 매칭 추적을 이용한 보행자 통행량 측정 알고리즘
강성욱 ( Sung-wook Kang ),정진동 ( Jin-dong Jung ),서홍일 ( Hong-il Seo ),이해연 ( Hae-yeoun Lee ) 한국정보처리학회 2016 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.5 No.8
현대 사회에서 상업적 성공을 위해서는 상권 분석이 필요하며, 상권 분석의 요소 중에서 핵심적인 부분은 통행량이다. 통행량을 측정하기 위해서 사람이 직접 측정하는 방법이 많이 사용되고 있으나 높은 인건비와 측정 실수를 유발할 가능성이 높다. 본 논문에서는 웹캠을 통해 촬영한 이미지를 이용하여 보행자의 통행량을 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사람 영역 탐지와 움직임 추적으로 구성되어 있다. 사람 영역 탐지에서는 움직임 영역을 추출하고 HoG 특징과 Adaboost 분류기를 이용하여 사람 영역을 탐지한다. 움직임 추적에는 멀티 레벨 매칭과 거짓 양성 제거를 이용하여 추적 및 통행량을 측정한다. 멀티 레벨 매칭은 HoG 영역에 대해 유사도 계수를 구하여 판별하는 과정, 칼만 필터를 이용하여 추정한 위치의 이미지 유사도를 계산 과정, 사람 영역 탐지에서 추출한 움직임 영역을 이용해 유사도를 계산하는 3단계 과정으로 구성되어 있다. 거짓 양성 제거는 사람 영역 탐지에서 잘못된 탐지 영역을 제거한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 기존의 사람 영역 탐지 및 추적하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법은 사람 통행량 측정에서 83.6% 정확도를 보였으며, 기존 알고리즘에 비하여 11% 높은 성능을 달성하였다. Market analysis for a business plain is required for the success in the modern world. Most important part in this analysis is pedestrian traffic counting. A traditional way for this is counting it in person. However, it causes high labor costs and mistakes. This paper proposes an automatic algorithm to measure the pedestrian traffic count using images with webcam. The proposed algorithm is composed of two parts: pedestrian area detection and movement tracking. In pedestrian area detection, moving blobs are extracted and pedestrian areas are detected using HoG features and Adaboost algorithm. In movement tracking, multi-level matching and false positive removal are applied to track pedestrian areas and count the pedestrian traffic. Multi-level matching is composed of 3 steps: (1) the similarity calculation between HoG area, (2) the similarity calculation of the estimated position with Kalman filtering, and (3) the similarity calculation of moving blobs in the pedestrian area detection. False positive removal is to remove invalid pedestrian area. To analyze the performance of the proposed algorithm, a comparison is performed with the previous human area detection and tracking algorithm. The proposed algorithm achieves 83.6% accuracy in the pedestrian traffic counting, which is better than the previous algorithm over 11%.
신성근(Seonggeun Shin),안대룡(Daeryong Ahn),이혁기(Hyuckkee Lee) 한국자동차공학회 2015 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2015 No.5
보행자보호를 위한 자동 긴급 제동 시스템은 센서로부터 전방 보행자를 검지하여 충돌 직전에 자동으로 긴급 제동을 수행하는 시스템으로서 보행자의 검지 성능과 적절한 제동 시점을 판단하는 것이 시스템 성능에 중요한 요소가 된다. 본 논문은 보행자 AEB 시스템 성능 향상을 위해 다중 오브젝트 환경에서 카메라 센서와 레이더 센서를 기반으로 데이터를 융합하여 보행자를 추적하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 칼만 필터를 기반으로 보행자의 상태를 예측하고 유효 영역을 설정하여 추적 대상과 측정 데이터의 유효성을 판단하며 추적 대상을 생성한다. 추적 대상의 생성 및 유지, 소멸 과정은 보행자 AEB 시스템 환경에 적합하게 정의한 트랙관리 방법을 통해 관리된다.
보행자의 보행환경에 대한 안전 인식과 주시 특성에 관한 연구 - 보행자우선도로와 보차혼용도로를 중심으로 -
박소향,변기동,하미경 한국문화공간건축학회 2021 한국문화공간건축학회논문집 Vol.- No.74
The purpose of this study is to find out which elements pedestrians watch for a long time and frequently when pedestrian evaluates pedestrian safety in pedestrian environment. Pedestrian safety, pedestrian’s perception of individual elements and visual activities were identified in the pedestrian-priority street and the shared street. In addition, it was investigated whether there is a difference in observation characteristic for negative elements according to pedestrian characteristics such as sex and experience of car accident. To this end, a questionnaire survey and Eye-tracking experiment were conducted on two pedestrian-priority streets and two shared streets. The results of this study are as follows. 1) Pedestrians felt safer in pedestrian-priority street than shared street. 2) The perception of illegally parked vehicles and motorcycles in pedestrian environment was generally very negative. 3) Pedestrians watched the elements that were evaluated as being negative for a long time and more frequently. 4) There is a difference in the fixation time of illegally parked vehicles and motorcycles depending on sex. 5) There is also a difference in the fixation count for illegally parked vehicles on the shared street depending on the past experience of traffic accident damage.
보행자 경로 추적을 위한 다중 센서 데이터 융합 알고리즘
신성근(Seonggeun Shin),안대룡(Daeryong Ahn),이준오(Junoh Lee),이혁기(Hyuckkee Lee) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5
보행자와의 충돌을 스스로 예측하고 긴급제동을 수행하는 자동긴급제동시스템은 신뢰 할 수 있는 보행자 추적 성능이 필수적으로 요구된다. 불확실한 보행자의 경로 추적은 자동긴급제동시스템측면에서 의도치 않은 긴급제동을 수행하거나 보행자와의 충돌을 회피하지 못하고 충돌하게 되는 오작동의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 보행자를 대상으로 긴급제동을 수행하는 자동긴급제동시스템의 성능 향상을 위해 다중 센서 융합기반 보행자 추적 알고리즘을 구성하였다. 보행자 인식을 위한 센서로는 카메라 및 레이더 센서를 활용하여 데이터를 융합하였고, 보행자가 횡단하는 시나리오를 대상으로 융합 알고리즘의 추적 성능을 분석하였다.
보행자 AEB 시스템을 위한 다중 센서 데이터 퓨전 전략
신성근(Seonggeun Shin),안대룡(Daeryong Ahn),안부용(Booyong Ahn),이혁기(Hyuckkee Lee) 한국자동차공학회 2017 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2017 No.5
능동안전시스템에 있어 차량의 주행환경에 대한 신뢰할 수 있는 정보는 필수적으로 요구된다. 일반적으로 오브젝트감지성능을 향상 및 감지영역을 확장을 위해 센서 데이터 퓨전방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 보행자를 대상으로 하는 자동긴급제동시스템을 위한 카메라 및 라이다(LIDAR) 센서데이터퓨전방법에 대해 다룬다. 센서 데이터 퓨전방법으로는 카메라센서와 라이다 센서의 개별트랙을 생성하여 개별트랙의 신뢰도 높은 정보를 융합하는 Track-to-Track 방법을 활용하였다. 또한, 오브젝트간의 Occlusion을 대응하기 위해 센서퓨전데이터를 기반으로 Occlusion Map을 생성하여 Occlusion 발생가능성을 바탕으로 추적트랙의 상태관리를 수행함으로써 추적성능을 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 실차환경에서 보행자더미를 사용하여 검증하였다.