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초록

영어

Automatic tracking of vehicles is important to accurately estimate the traffic information including vehicle speeds in video-based traffic measurement systems. Because of the limited field of view, the range of visual tracking with a single camera is restricted. In order to enlarge the tracking range for better chance of monitoring the vehicle behaviors, a tracking with consecutive multiple video sequences is necessary. This parer proposes a carefully designed rule-based vehicle racking scheme and apply it for the tracking for two well synchronized video sequences. In the scheme, almost all possible cases that can appear in the video-based vehicle tracking are considered to make rules. Also, the rule based scheme is augmented with Kalman filter. The result of tracking can be successfully used to collect data such as temporal variation of vehicle speed and behavior of individual vehicle behaviors in the enlarged tracking region.

한국어

비디오를 이용한 차량 추적 자동화 기술은 차량속도 등의 정확한 교통량 측정을 위해 중요하다. 그러나 단일 카메라로 취득된 비디오를 이용한 차량추적의 경우 카메라의 유한한 시계(field of view)때문에 추적범위가 제약된다. 차량추적 범위를 넓히고 차량행태에 대한 보다 많은 정보를 얻기 위해서는 복수개의 카메라로 연속된 추적영역을 촬영하여 분석하는 방식을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 규칙기반 차량추적 알고리즘을 적용한 두 대의 동기된 비디오 시??스에서 연속적으로 추적하는 방식을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상분석을 통해 나타날 수 있는 거의 모든 경우를 규칙을 만들기 위해 고려되었으며, 칼만 필터를 이용하여 예측성능을 향상시켰다. 제안된 연속된 비디오에서의 차량추적 방법은 확장된 추적범위에서 차량의 순간속도, 차량의 개별행태 등에 보다 많은 정보를 취득하는데 성공적으로 활용될 수 있다.

목차

요약
 Abstract
 I. 서론
 II. 복수개의 동영상 시퀜스에서의 차량추적
  1. 칼만 필터를 장착한 규칙기반 추적
  2. 복수개의 비디오 시퀜스를 이용한 연속추적
 III. 실험 및 결과
  1. 단일 비디오 시퀜스에서의 실험
  2. 복수개의 비디오 시퀜스의 연속추적
 IV. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 박은종 [ Eun-Jong Park | 전북대학교 전자정보 공학부 영상공학과 박사과정 ]
• 소형준 [ Hyung-Junn So | 전북대학교 전자정보 공학부 전자공학과 석사과정 ]
• 정성환 [ Sung-Hwan Jeong | 전북대학교 전자정보 공학부 컴퓨터공학과 박사과정 ]
• 이준환 [ Joon-Whoan Lee | 전북대학교 전자정보 컴퓨터 공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338