earticle

논문검색

디지털 기술

Vision-Based Train Position and Movement Estimation Using a Fuzzy Classifier

원문정보

퍼지 분류기를 이용한 비전 기반 열차 위치 및 움직임 추정

Jaewon Song, Taeki An, Daeho Lee

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

We propose a vision-based method that estimates train position and movement for railway monitoring in which we use a fuzzy classifier to determine train states. The proposed method employs frame difference and background subtraction for estimating train motion and presence, respectively. These features are used as the linguistic variables of the fuzzy classifier. Experimental results show that the proposed method can correctly estimate train position and movement. Therefore the method can be used for railway monitoring systems which estimate crowd density or protect safety.

한국어

본 논문에서는 열차 선로 모니터링을 위한 열차의 위치 및 이동을 추정하는 비전 기반 기법을 제안한다. 퍼지 분류기를 이용하여 열차의 상태를 판별하며, 프레임 차와 배경 감산을 각각 열차의 움직임과 존재를 판결하기 위해서 사용하고, 퍼지 분류기의 언어 변수로 사용된다. 실험 결과에서 제안하는 기법은 열차의 위치와 움직임을 정확히 추정하는 것을 볼 수 있다. 그러므로 제안하는 기법은 군중 밀도를 추정하거나 안전 감시를 수행하는 열차 모니터링 시스템에 활용될 수 있을 것이다.

목차

Abstract
 요약
 I. INTRODUCTION
 II. FEATURE EXTRACTION
 III. FUZZY CLASSIFIER
 IV. EXPERIMENTAL RESULTS
 V. CONCLUSIONS
 참고문헌

저자정보

  • Jaewon Song 송재원. †Director of Research, Vitzrosys Co., Ltd
  • Taeki An 안태기. Senior Research Engineer, Korea Railroad Research Institute
  • Daeho Lee 이대호. Associate Professor, Humanitas College, Kyung Hee Univ.

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    ※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
    ※ 학술발표대회집, 워크숍 자료집 중 4페이지 이내 논문은 '요약'만 제공되는 경우가 있으니, 구매 전에 간행물명, 페이지 수 확인 부탁 드립니다.

    • 4,000원

    0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.