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      영상을 이용한 자동 유고 검지 알고리즘 개발 = Development of Automatic Accidents Detection Algorithm Using Image Sequence

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      https://www.riss.kr/link?id=A101434551

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문은 영상 검지기에서 얻은 영상을 이용하여 화면상에 보이는 차량의 사고상황을 자동 검출하는데 목적이 있다. 사고 검지를 위해 별도의 장비 설치 없이 영상 검지기를 통해 얻은 도로 영상을 토대로 추돌사고, 고장으로 인한 정차, 갓길 불법 정차 등의 돌발 상황을 자동으로 검지 하는 알고리즘을 구현한다. 차량 사고가 발생할 가능성이 높은 관심 영역을 설정하여 화면에 가상의 트랩을 설치하고, 가상의 트랩상에서 발생하는 화소값의 변화와 차량의 움직임을 분석하여 사고상황을 자동 검지 하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 도로에서 사고 상황을 재현하고 설치된 영상 검지기를 통해 사고상황 영상을 획득하여 사고상황에 대한 자동 검지 결과를 제시한다.
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      본 논문은 영상 검지기에서 얻은 영상을 이용하여 화면상에 보이는 차량의 사고상황을 자동 검출하는데 목적이 있다. 사고 검지를 위해 별도의 장비 설치 없이 영상 검지기를 통해 얻은 도...

      본 논문은 영상 검지기에서 얻은 영상을 이용하여 화면상에 보이는 차량의 사고상황을 자동 검출하는데 목적이 있다. 사고 검지를 위해 별도의 장비 설치 없이 영상 검지기를 통해 얻은 도로 영상을 토대로 추돌사고, 고장으로 인한 정차, 갓길 불법 정차 등의 돌발 상황을 자동으로 검지 하는 알고리즘을 구현한다. 차량 사고가 발생할 가능성이 높은 관심 영역을 설정하여 화면에 가상의 트랩을 설치하고, 가상의 트랩상에서 발생하는 화소값의 변화와 차량의 움직임을 분석하여 사고상황을 자동 검지 하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 도로에서 사고 상황을 재현하고 설치된 영상 검지기를 통해 사고상황 영상을 획득하여 사고상황에 대한 자동 검지 결과를 제시한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper is intended to develop an algorithm for automatic detection of traffic accidents using image sequences. This algorithm is designed for detecting stopped vehicles traffic accidents, break down, illegal stop in the road shoulder - on the range of camera view. Virtual traps are set on accident-prone spots. We analyze the changes in gray levels of pixels on the virtual traps which represent the motion of vehicles on the corresponding spots. We verify the proposed algorithm by simulating some situations and checking if it detect them correctly.
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      This paper is intended to develop an algorithm for automatic detection of traffic accidents using image sequences. This algorithm is designed for detecting stopped vehicles traffic accidents, break down, illegal stop in the road shoulder - on the rang...

      This paper is intended to develop an algorithm for automatic detection of traffic accidents using image sequences. This algorithm is designed for detecting stopped vehicles traffic accidents, break down, illegal stop in the road shoulder - on the range of camera view. Virtual traps are set on accident-prone spots. We analyze the changes in gray levels of pixels on the virtual traps which represent the motion of vehicles on the corresponding spots. We verify the proposed algorithm by simulating some situations and checking if it detect them correctly.

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