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SAD 알고리즘을 이용한 차량 속도 측정

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Vehicle Speed Measurement using SAD Algorithm

박성일, 문종대, 고영혁

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초록

영어

In this paper, we proposed the mechanism which can measure traffic flow and vehicle speed on the highway as well as road by using the video and image processing to detect and track cars in a video sequence. The proposed mechanism uses the first few frames of the video stream to estimate the background image. The visual tracking system is a simple algorithm based on the sum of absolute frame difference. It subtracts the background from each video frame to produce foreground images. By thresholding and performing morphological closing on each foreground image, the proposed mechanism produces binary feature images, which are shown in the threshold window. By measuring the distance between the "first white line" mark and the "second white line"mark proceeding, it is possible to find the car's position. Average velocity is defined as the change in position of an object divided by the time over which the change takes place. The results of proposed mechanism agree well with the measured data, and view the results in real time.

한국어

본 논문에서는 비디오 시퀜스에서 차들을 추적하고 검출하기 위해서 비디오와 이미지 처리를 활용하여 고속 도로 및 일반 도로상의 교통흐름과 차량의 속도를 계측하는 기법을 제안했다. 제안된 기법은 배경이미지를 평가하기 위해서 비디오 스트림의 처음 프레임을 활용하였다. 비쥬얼 추적 시스템은 프레임 절대 차의 합을 토대로 한 단순한 알고리즘이다. 그것은 각 비디오 프레임으로부터 전경 이미지를 산출하기 위해서 배경화면을 빼고, 각 전경 이미지에 형태적 제거를 실행하고 임계값화 함으로서 임계치 윈도우에서 보인 이진이미지를 산출한다. 첫 번째 하얀 라인과 두 번째 하얀 라인사이 거리를 측정하여 차의 위치를 찾았다. 평균속도는 물체의 위치 변화를 장소가 변하는 시간으로 나눔으로서 정의했다. 제시된 기법의 결과는 측정된 데이터와 잘 일치되었고, 실시간으로 결과를 본다.

목차

요약
 Abstract
  I. 서론
 Ⅱ. 본론
  1. 주행차량 추적시스템의 개요
  2. 배경 생성 및 검지선의 설정
  3. SAD(Sum of absolute difference)
  4. Blob 해석
  5. 차량 탐지
  6. 차량 추적
  7. 차량의 속도 측정
 Ⅲ. 실험방법
  1. 실험환경
  2. 차량 속도 측정
 Ⅳ. 결론
 References

저자정보

  • 박성일 Seong-Il Park. 정회원, 동신대학교 정보통신공학과
  • 문종대 Jong-Dae Moon. 정회원, 동신대학교 전기공학과
  • 고영혁 Young-Hyuk Ko. 종신회원, 동신대학교 정보통신공학과

참고문헌

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