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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

키워드

저자

• 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. ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]

• 간기

  계간

• pISSN

  2713-6434

• eISSN

  2713-6442

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 569 DDC 620