그림자 環境에서 交通變數 測定을 위한 컬러 映像檢知 알고리즘 硏究

Abstract

첨단 교통 체제(ITS)에서 교통량 측정을 위한 영상 검지 장치는 주요한 연구 과제중 하나로서 영상을 기반으로 하는 교통 정보 추출 시스템은 다른 방식보다 여러 가지 장점을 가지고 있다. 그러나 기존의 흑백 영상을 기반으로 하는 시스템에서 움직이는 차량에 의해 생기는 그림자는 심각한 성능 저하를 가져왔다. 특히 교통 파라미터를 과대평가하는 경향이 있으므로 본 논문에서는 이러한 그림자에 의한 영향을 감소시키기 위해 컬러 영상을 이용한 그림자 제거 알고리즘을 제시한다. 즉, 명암, 색차, 경도의 3개의 다른 영상 영역에 대하여 배경 빼기를 사용하여 그림자가 존재할 수 있는 확률을 계산하고, 이를 바탕으로 그림자를 제거하는 알고리즘을 이다. 제안된 알고리즘은 기존의 영상검지기가 48.1%의 검지율을 보이는 그림자가 많은 환경에서 98.5%의 검지율을 보여주어 그 성능을 입증하였다. 또한 그 구현의 용이성을 위해 제안된 알고리즘은 영상신호의 특징에 맞게 검지영역 설정을 하나의 입력라인으로 제한하여 영상의 수평라인 입력이 종료되고 다음 수평라인이 입력되기 전에 그림자를 판별할 수 있도록 하였다. 결과적으로 영상의 모든 주사선에 가상 루프 검지기를 설치 할 수 있고 이 논문에서 적용한 영상해상도인 320화소/240라인의 구조에서는 모두 240개의 가상 루프 검지기를 가질 수 있다. 그림자 검지 연산부를 17085개의 게이트로 설계할 수 있으므로 소규모의 FPGA와 4Mbit의 외부 메모리만으로 활성 그림자를 제거할 수 있다. 이 논문에서 제안한 차량 검지 방법을 이용하면 비교적 저사양의 시스템에서도 영상 기반의 검지 장치를 구현 할 수 있고, 교통량 조사에 필요한 정보들, 차량 계수, 차종 분류 등을 수행할 수 있으며, 차량 추적, 속도 측정 같은 응용에도 활용할 수 있다.