도로주행 영상에서의 객체 검출에 관한 기존의 연구들은 날씨 및 조명 상태에 따른 객체 검출의 어려움 때문에 대부분 맑은 날씨의 영상을 대상으로 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 도로...
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2015
Korean
KCI등재
학술저널
521-528(8쪽)
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도로주행 영상에서의 객체 검출에 관한 기존의 연구들은 날씨 및 조명 상태에 따른 객체 검출의 어려움 때문에 대부분 맑은 날씨의 영상을 대상으로 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 도로...
도로주행 영상에서의 객체 검출에 관한 기존의 연구들은 날씨 및 조명 상태에 따른 객체 검출의 어려움 때문에 대부분 맑은 날씨의 영상을 대상으로 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 도로주행 영상의 다양한 날씨 및 조명 상태를 먼저 판단하고, 이를 기반으로 도로 이정표에 대한 색상모델을 설정하여 이정표 객체를 찾는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 5종류의 도로 이미지 특징을 이용하여 맑음, 흐림, 비, 야간, 역광으로 날씨 및 조명 상태를 먼저 분류하고, 각각의 상태에서 대상 이정표 색상의 픽셀값의 범위를 추출하여 GMM(Gaussian Mixture Model)을 생성하고 이를 객체 추출에 사용한다. 날씨 및 조명이 다양하게 변하는 도로주행 영상에 제안한 방법을 적용하여 이정표 영역이 안정적으로 찾아지는 것을 확인할 수 있었다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Road-view object classification methods are mostly influenced by weather and illumination conditions, thus the most of the research activities are based on dataset in clean weathers. In this paper, we present a road-view object classification method b...
Road-view object classification methods are mostly influenced by weather and illumination conditions, thus the most of the research activities are based on dataset in clean weathers. In this paper, we present a road-view object classification method based on color segmentation that works for all kinds of weathers. The proposed method first classifies the weather and illumination conditions and then applies the weather-specified color models to find the road traffic signs. Using 5 different features of the road-view images, we classify the weather and light conditions as sunny, cloudy, rainy, night, and backlight. Based on the classified weather and illuminations, our model selects the weather-specific color ranges to generate Gaussian Mixture Model for each colors, Green, Yellow, and Blue. The proposed method successfully detects the traffic signs regardless of the weather and illumination conditions.
참고문헌 (Reference)
1 P. Sermanet, "Traffic sign recognition with multi scale Convolutional Networks" 2809-2813, 2011
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8 김종배, "HSI 고유칼라 모델과 불변 모멘트를 이용한교통 표지판 검출 방법" 대한전자공학회 47 (47): 41-50, 2010
9 G. Loy, "Fast shape-based road sign detection for a driver assistance system" 70-75, 2004
10 J. L. Pech-Pacheco, "Diatom autofocusting in brightfield microscopy:a comparitive study" 314-317, 2000
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11 LD. Lopez, "Color-based road sign detection and tracking" 1138-1147, 2007
12 M. Roser, "Classification of weather situation on single color images" 798-803, 2008
13 N. Cristianini, "An introduction to support Vector Machines: and other kernel-based learning methods" Cambridge University Press 1999
소프트웨어 공학 : 온라인 게임 서버의 파티 시스템 검증을 위한 스핀 모델 체커 적용에 관한 연구
소프트웨어 공학 : 소프트웨어 제품 라인의 요구사항과 아키텍처 간 추적성 모델링
데이터 공학 : 항목집합의 트랜잭션 유틸리티를 이용한 높은 유틸리티 항목집합 마이닝
데이터 공학 : 데이터마이닝 기법을 활용한 대학수학능력시험 영어영역 정답률 예측 및 주요 요인 분석
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | ![]() |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | ![]() |
2012-10-31 | 학술지명변경 | 한글명 : 소프트웨어 및 데이터 공학 -> 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 | ![]() |
2012-10-10 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보처리학회논문지B -> 소프트웨어 및 데이터 공학외국어명 : The KIPS Transactions : Part B -> KIPS Transactions on Software and Data Engineering | ![]() |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | ![]() |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | ![]() |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | ![]() |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.35 | 0.35 | 0.28 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.23 | 0.19 | 0.511 | 0.06 |