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SVM(Support Vector Machine) 기법을 활용한 노면상태 판별 알고리즘 개발

원문정보

A Development of The Road Surface Decision Algorithm Using SVM (Support Vector Machine) Clustering Methods

김종훈, 원제무

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초록

영어

Road's accidents caused by Ice, snow, Wet of roads surface conditions and weather conditions situations that are constantly occurring. That is, driver's negligence and safe driving ability of individuals due to lack of awareness, and Road management main agent(the government and the public, etc.) due to road conditions, if there is insufficient information. So Related research needs is a trend that is required. In this study, gather Camera(Stereo camera)'s image data, and analysis polarization coefficients and wavelet transform. And unlike traditional single-dimensional classification algorithms as multi-dimensional analysis by using SVM classification techniques, develop an algorithm to determine road conditions. Four on the road conditions (dry, wet, snow, ice) recognition success rate for the detection and analysis of experiments.

한국어

도로의 결빙, 적설, 젖음 등 기상상황 및 표면 상태에 의한 안전사고 발생은 지속적으로 발생하고 있는 상황이다. 이 는 운전자 본인의 부주의 및 안전 운전의식 부족 등 개인의 역량에 기인하는 부문도 있지만, 도로관리 주체(정부 및 공 공 등)의 도로 상태 정보제공 미흡으로 인한 경우도 있어 이와 관련된 연구의 필요성이 대두되고 있는 추세이다. 본 연 구는 카메라(Stereo camera)의 영상 정보를 수집하여, 편광계수 및 웨이블릿 변환(Wavelet transform) 등을 통해 기존의 단 일 차원 분류알고리즘과 달리 다차원 분석이 가능한 SVM 분류기법을 활용하여 노면상태 판별 알고리즘을 개발하였으 며, 실제 도로상에서 4개의 상태(마른노면, 젖은노면, 적설노면, 결빙노면)에 대한 검지 인식 성공률을 실험 및 분석하였 다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
  1. 연구의 배경
  2. 연구의 목적 및 방법
 Ⅱ. 선행연구 검토
  1. 국내 선행연구 고찰
  2. 국외 선행연구 고찰
 Ⅲ. SVM(Support Vector Machine) 기법 선정
  1. 선형 SVM
  2. 비선형 SVM
 Ⅳ. 알고리즘 개발 방법론
  1. 노면의 상태 분류 기준 설정
  2. 영상수집부 구성 방법
  3. 영상 정합
 Ⅴ. 현장 실험 및 평가
  1. 1차 현장 테스트
  2. 2차 현장 테스트(실 도로) 및 검토
 Ⅵ. 결론 및 향후 연구 방향
 참고문헌

저자정보

  • 김종훈 Jong Hoon, Kim. 한국건설기술연구원 전임연구원
  • 원제무 Jae Moo, Won. 한양대학교 도시대학원 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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